Top 3 des applications Apache Spark / Cas d'utilisation et pourquoi c'est important

Apache Spark est l'un des frameworks Big Data les plus appréciés des développeurs et des professionnels du Big Data du monde entier. En 2009, une équipe de Berkeley a développé Spark sous la licence Apache Software Foundation, et depuis lors, la popularité de Spark s'est propagée comme une traînée de poudre.

Aujourd'hui, de grandes entreprises comme Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook et Netflix utilisent Spark. Selon les dernières statistiques , le marché mondial d'Apache Spark devrait croître avec un TCAC de 33,9 % entre 2018 et 2025.

Spark est un framework informatique en cluster open source avec une capacité de traitement en mémoire. Il a été développé dans le langage de programmation Scala. Bien qu'il soit similaire à MapReduce, Spark intègre beaucoup plus de fonctionnalités et de capacités qui en font un outil Big Data efficace. La vitesse est l'attraction principale de Spark. Il propose de nombreuses API interactives dans plusieurs langages, notamment Scala, Java, Python et R. En savoir plus sur la comparaison de MapReduce et Spark.

Raisons pour lesquelles Spark est si populaire

• Spark est le favori des développeurs car il leur permet d'écrire des applications en Java, Scala, Python et même R.
• Spark est soutenu par une communauté de développeurs active, et il est également pris en charge par une société dédiée - Databricks.
• Bien que la majorité des applications Spark utilisent HDFS comme couche de stockage de fichiers de données sous-jacente, il est également compatible avec d'autres sources de données telles que Cassandra, MySQL et AWS S3.
• Spark a été développé au-dessus de l'écosystème Hadoop qui permet un déploiement facile et rapide de Spark.
• D'une technologie de niche, Spark est maintenant devenue une technologie grand public, grâce à la pile de données sans cesse croissante générée par le nombre croissant d'IoT et d'autres appareils connectés.

Lire : Rôle d'Apache Spark dans le Big Data et ce qui le rend différent

Applications d'Apache Spark

Alors que l'adoption de Spark dans les industries continue d'augmenter régulièrement, elle donne naissance à des applications Spark uniques et variées. Ces applications Spark sont mises en œuvre et exécutées avec succès dans des scénarios réels. Jetons un coup d'œil à certaines des applications Spark les plus excitantes de notre époque !

1. Traitement des données en continu

L'aspect le plus merveilleux d'Apache Spark est sa capacité à traiter les données en continu. Chaque seconde, une quantité sans précédent de données est générée dans le monde. Cela pousse les entreprises et les entreprises à traiter des données en gros volumes et à les analyser en temps réel. La fonction Spark Streaming peut gérer efficacement cette fonction. En unifiant des capacités de traitement de données disparates, Spark Streaming permet aux développeurs d'utiliser un cadre unique pour répondre à toutes leurs exigences de traitement. Certaines des meilleures fonctionnalités de Spark Streaming sont :

Streaming ETL – Le Streaming ETL de Spark nettoie et agrège en permanence les données avant de les transférer dans des référentiels de données, contrairement au processus compliqué des outils ETL conventionnels (extraction, transformation, chargement) utilisés pour le traitement par lots dans les environnements d'entrepôt de données – ils lisent d'abord les données, puis convertissez-le dans un format compatible avec la base de données et, enfin, écrivez-le dans la base de données cible.

Enrichissement des données - Cette fonctionnalité permet d'enrichir la qualité des données en les combinant avec des données statiques, favorisant ainsi l'analyse des données en temps réel. Les spécialistes du marketing en ligne utilisent des capacités d'enrichissement des données pour combiner les données historiques des clients avec les données de comportement des clients en direct pour fournir des publicités personnalisées et ciblées aux clients en temps réel.

Détection d'événements déclencheurs - La fonction de détection d'événements déclencheurs vous permet de détecter et de répondre rapidement aux comportements inhabituels ou « événements déclencheurs » qui pourraient compromettre le système ou créer un problème grave en son sein.

Alors que les institutions financières tirent parti de cette capacité pour détecter les transactions frauduleuses, les prestataires de soins de santé l'utilisent pour identifier les changements de santé potentiellement dangereux dans les signes vitaux d'un patient et envoyer automatiquement des alertes aux soignants afin qu'ils puissent prendre les mesures appropriées.

Analyse de session complexe - Spark Streaming vous permet de regrouper des sessions et des événements en direct (par exemple, l'activité de l'utilisateur après s'être connecté à un site Web/une application) et de les analyser. De plus, ces informations peuvent être utilisées pour mettre à jour en permanence les modèles ML. Netflix utilise cette fonctionnalité pour obtenir des informations en temps réel sur le comportement des clients sur la plate-forme et pour créer des recommandations d'émissions plus ciblées pour les utilisateurs.

2. Apprentissage automatique

Spark possède des capacités d'apprentissage automatique louables. Il est équipé d'un cadre intégré pour effectuer des analyses avancées qui vous permet d'exécuter des requêtes répétées sur des ensembles de données. Il s'agit essentiellement du traitement des algorithmes d'apprentissage automatique. Machine Learning Library (MLlib) est l'un des composants ML les plus puissants de Spark.

Cette bibliothèque peut effectuer le regroupement, la classification, la réduction de la dimensionnalité et bien plus encore. Avec MLlib, Spark peut être utilisé pour de nombreuses fonctions Big Data telles que l'analyse des sentiments, l'intelligence prédictive, la segmentation des clients et les moteurs de recommandation, entre autres.

Une autre application digne de mention de Spark est la sécurité du réseau. En tirant parti des divers composants de la pile Spark, les fournisseurs/entreprises de sécurité peuvent inspecter les paquets de données en temps réel pour détecter toute trace d'activité malveillante. Spark Streaming leur permet de vérifier toutes les menaces connues avant de transmettre les paquets au référentiel.

Lorsque les paquets arrivent dans le référentiel, ils sont ensuite analysés par d'autres composants Spark (par exemple, MLlib). De cette façon, Spark aide les fournisseurs de sécurité à identifier et détecter les menaces à mesure qu'elles émergent, leur permettant ainsi de renforcer la sécurité des clients.

3. Calcul du brouillard

Comprendre le concept de Fog Computing est profondément lié à l'Internet des objets. L'IoT se nourrit de l'idée d'intégrer des objets et des appareils avec des capteurs qui peuvent communiquer entre eux et avec l'utilisateur, créant ainsi un réseau interconnecté d'appareils et d'utilisateurs. Alors que de plus en plus d'utilisateurs adoptent les plates-formes IoT et que de plus en plus d'utilisateurs se joignent au réseau d'appareils interconnectés, la quantité de données générées dépasse l'entendement.

Alors que l'IdO continue de se développer, il devient nécessaire de disposer d'un système de traitement parallèle distribué évolutif pour traiter de grandes quantités de données. Malheureusement, les capacités actuelles de traitement et d'analyse du cloud ne suffisent pas pour ces quantités massives de données.

Quelle est la solution alors ? La capacité Fog Computing de Spark.

Le Fog Computing décentralise le traitement et le stockage des données. Cependant, certaines complexités accompagnent le Fog Computing - il nécessite une faible latence, un traitement massivement parallèle du ML et des algorithmes d'analyse de graphes incroyablement complexes. Grâce à des composants de pile vitaux tels que Spark Streaming, MLlib et GraphX ​​(un moteur d'analyse de graphes), Spark fonctionne parfaitement en tant que solution de Fog Computing performante.

Pensées finales

Ce sont les trois applications importantes de Spark qui aident les entreprises et les organisations à créer des percées importantes dans les domaines du Big Data, de la science des données et de l'IoT.

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