Rol de Apache Spark en Big Data y qué lo distingue

Apache Spark ha surgido como un reemplazo mucho más accesible y convincente para Hadoop, la opción original para administrar Big Data. Apache Spark, al igual que otras herramientas sofisticadas de Big Data, es extremadamente poderosa y está bien equipada para abordar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
A través de esta publicación de blog, lo ayudaremos a aclarar los puntos más finos de Apache Spark.

¿Qué es Apache Spark?

Spark, en términos muy simples, es un manejo de datos de uso general y un motor de procesamiento apto para su uso en una variedad de circunstancias. Los científicos de datos utilizan Apache Spark para mejorar sus consultas, análisis y la transformación de datos. Las tareas que se realizan con mayor frecuencia con Spark incluyen consultas interactivas en grandes conjuntos de datos, análisis y procesamiento de transmisión de datos de sensores y otras fuentes, así como tareas de aprendizaje automático.
Spark se introdujo en 2009 en la Universidad de California, Berkeley. Encontró su camino a la incubadora de Apache Software Foundation en 2014 y fue promovido en 2014 a uno de los proyectos de más alto nivel de la Fundación. Actualmente, Spark es uno de los proyectos mejor valorados de la fundación. La comunidad que ha crecido en torno al proyecto incluye tanto a contribuyentes individuales prolíficos como a patrocinadores corporativos bien financiados.

Desde el momento en que se inició, se aseguró de que la mayoría de las tareas sucedieran en la memoria. Por lo tanto, siempre iba a ser más rápido y mucho más optimizado que otros enfoques como MapReduce de Hadoop, que escribe datos hacia y desde los discos duros entre cada etapa de procesamiento. Se afirma que la capacidad en memoria de Spark le otorga una velocidad 100 veces mayor que MapReduce de Hadoop. Esta comparación, aunque cierta, no es justa. Porque Spark se diseñó teniendo en cuenta la velocidad, mientras que Hadoop se desarrolló idealmente para el procesamiento por lotes (que no requiere tanta velocidad como el procesamiento de flujo).

¿Qué hace Spark?

Spark es capaz de manejar petabytes de datos a la vez. Estos datos se distribuyen en un grupo de miles de servidores que cooperan, físicos o virtuales. Apache Spark viene con un amplio conjunto de bibliotecas y API que admiten todos los lenguajes de uso común como Python, R y Scala. Spark se usa a menudo con HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop, el sistema de almacenamiento de datos de Hadoop), pero se puede integrar igualmente bien con otros sistemas de almacenamiento de datos.

Algunos casos de uso típicos de Apache Spark incluyen:

• Transmisión y procesamiento de Spark: hoy en día, administrar "flujos" de datos es un desafío para cualquier profesional de datos. Estos datos llegan constantemente, a menudo de múltiples fuentes, y todos al mismo tiempo. Si bien una forma podría ser almacenar estos datos en discos y analizarlos retrospectivamente, esto le costaría mucho a las empresas. Los flujos de datos financieros, por ejemplo, se pueden procesar en tiempo real para identificar y rechazar transacciones potencialmente fraudulentas. Apache Spark ayuda precisamente con esto.
• Aprendizaje automático: con el aumento del volumen de datos, los enfoques de ML también se están volviendo mucho más factibles y precisos. Hoy en día, el software se puede entrenar para identificar y actuar sobre los disparadores y luego aplicar las mismas soluciones a los datos nuevos y desconocidos. La característica destacada de Apache Spark de almacenar datos en la memoria ayuda a realizar consultas más rápidas y, por lo tanto, lo convierte en una excelente opción para entrenar algoritmos de ML.
• Análisis de transmisión interactivo: los analistas de negocios y los científicos de datos desean explorar sus datos haciendo una pregunta. Ya no quieren trabajar con consultas predefinidas para crear paneles estáticos de ventas, productividad de la línea de producción o precios de acciones. Este proceso de consulta interactivo requiere sistemas como Spark que puedan responder rápidamente.
• Integración de datos: los datos son producidos por una variedad de fuentes y rara vez están limpios. Los procesos ETL (Extraer, transformar, cargar) a menudo se realizan para extraer datos de diferentes sistemas, limpiarlos, estandarizarlos y luego almacenarlos en un sistema separado para su análisis. Spark se utiliza cada vez más para reducir el costo y el tiempo necesarios para esto.

Empresas que usan Apache Spark

Una amplia gama de organizaciones se ha apresurado a apoyar y unirse a Apache Spark. Se dieron cuenta de que Spark ofrece un valor real, como consultas interactivas y aprendizaje automático.
Compañías famosas como IBM y Huawei ya han invertido una suma bastante significativa en esta tecnología, y muchas nuevas empresas en crecimiento están construyendo sus productos en Spark y sus alrededores. Por ejemplo, el equipo de Berkeley responsable de crear Spark fundó Databricks en 2013. Databricks proporciona una plataforma de datos integral alojada con tecnología de Spark.

Todos los principales proveedores de Hadoop están comenzando a admitir Spark junto con sus productos existentes. Las organizaciones orientadas a la web como Baidu, la operación de comercio electrónico Alibaba Taobao y la empresa de redes sociales Tencent utilizan operaciones basadas en Spark a escala. Para darle una perspectiva del poder de Apache Spark, Tencent tiene 800 millones de usuarios activos que generan más de 800 TB de datos por día para procesamiento.

Además de estos gigantes basados ​​en la web, las compañías farmacéuticas como Novartis también dependen de Spark. Con Spark Streaming, han reducido el tiempo necesario para poner los datos de modelado en manos de los investigadores.

¿Qué distingue a Spark?

Veamos las razones clave por las que Apache Spark se ha convertido rápidamente en el favorito de los científicos de datos:

• Flexibilidad y accesibilidad: con un conjunto tan rico de API, Spark se ha asegurado de que todas sus capacidades sean increíblemente accesibles. Todas estas API están diseñadas para interactuar rápida y eficientemente con datos a escala, lo que hace que Apache Spark sea extremadamente flexible. Existe una documentación completa para estas API y está escrita de una manera extraordinariamente lúcida y directa.
• Velocidad: la velocidad es para lo que está diseñado Spark. Tanto en memoria como en disco. Un equipo de Databricks usó Spark para el desafío Benchmark de 100 TB. Este desafío implica procesar un conjunto de datos enorme pero estático. El equipo pudo procesar 100 TB de datos almacenados en un SSD en solo 23 minutos con Spark. El ganador anterior lo hizo en 72 minutos usando Hadoop. Lo que es aún mejor es que Spark funciona bien cuando admite consultas interactivas de datos almacenados en la memoria. En estas situaciones, se afirma que Apache Spark es 100 veces más rápido que MapR.
• Soporte: como dijimos anteriormente, Apache Spark es compatible con la mayoría de los lenguajes de programación famosos, incluidos Java, Python, Scala y R. Spark también incluye soporte para una estrecha integración con varios sistemas de almacenamiento, excepto HDFS. Además, la comunidad detrás de Apache Spark es enorme, activa e internacional.

Conclusión

Con eso, llegamos al final de esta publicación de blog. Esperamos que haya disfrutado profundizando en los detalles de Apache Spark. Si grandes conjuntos de datos hacen que su adrenalina se dispare, le recomendamos que se ponga manos a la obra con Apache Spark y se convierta en un activo.

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