Didacticiel Apache Spark pour les débutants : Apprenez Apache Spark avec des exemples

introduction

Les données sont omniprésentes, des registres clients d'une petite startup aux fiches financières d'une énorme multinationale. Les entreprises utilisent ces données générées pour comprendre comment leur entreprise fonctionne et où elles peuvent s'améliorer. Peter Sondergaard, vice-président senior de Gartner Research, a déclaré que l'information est le pétrole du 21 e siècle et que l'analyse peut être considérée comme le moteur à combustion.

Mais à mesure que les entreprises grandissent, leurs clients, leurs parties prenantes, leurs partenaires commerciaux et leurs produits grandissent également. Ainsi, la quantité de données qu'ils doivent gérer devient énorme.

Toutes ces données doivent être analysées pour créer de meilleurs produits pour leurs clients. Mais les téraoctets de données produits par seconde ne peuvent pas être traités à l'aide de feuilles Excel et de journaux de bord. D'énormes ensembles de données peuvent être gérés par des outils tels qu'Apache Spark.

Nous entrerons dans les détails du logiciel à travers une introduction à Apache Spark .

Qu'est-ce qu'Apache Spark ?

Apache Spark est un framework de calcul de cluster open source . Il s'agit essentiellement d'un système de traitement de données utilisé pour gérer d'énormes charges de travail et ensembles de données. Il peut traiter rapidement de grands ensembles de données et également répartir ces tâches sur plusieurs systèmes pour alléger la charge de travail. Il dispose d'une API simple qui réduit la charge des développeurs lorsqu'ils sont submergés par les deux termes - traitement de données volumineuses et informatique distribuée !

Le développement d'Apache Spark a commencé comme un projet de recherche open source à l'AMPLab de l'UC Berkeley par Matei Zaharia , qui est considéré comme le fondateur de Spark. En 2010, sous licence BSD, le projet était open-source. Plus tard, il est devenu un projet incubé sous l'Apache Software Foundation en 2013. Il est devenu l'un des meilleurs projets de l'entreprise en 2014.

En 2015, Spark comptait plus de 1000 contributeurs au projet. Cela en a fait l'un des projets les plus actifs de l' Apache Software Foundation et aussi du monde du big data. Plus de 200 entreprises soutiennent ce projet depuis 2009.

Mais pourquoi toute cette folie autour de Spark ?

En effet, Spark est capable de gérer des tonnes de données et de les traiter à la fois. Ces données peuvent être réparties sur des milliers de serveurs virtuels ou physiques connectés. Il dispose d'un vaste ensemble d'API et de bibliothèques qui fonctionnent avec plusieurs langages de programmation tels que Python, R, Scala et Java. Il prend en charge le streaming de données, des tâches complexes telles que le traitement de graphes et également l'apprentissage automatique. En outre, les fonctionnalités révolutionnaires d'Apache Spark augmentent considérablement sa demande.

Il prend en charge une large gamme de bases de données telles que les bases de données HDFS de Hadoop, Amazon S3 et NoSQL telles que MongoDB, Apache HBase, MapR Database et Apache Cassandra. Il prend également en charge Apache Kafka et MapR Event Store.

Architecture d'étincelle d'Apache

Après avoir exploré l'introduction d'Apache Spark, nous allons maintenant découvrir sa structure. En savoir plus sur l'architecture Apache.

Son architecture est bien définie et comporte deux composants principaux :

Ensembles de données distribués résilients (RDD)

Il s'agit d'une collection d'éléments de données stockés sur les nœuds de travail du cluster Spark. Un cluster est un ensemble distribué de machines sur lesquelles vous pouvez installer Spark. Les RDD sont dits résilients, car ils sont capables de réparer les données en cas de panne. Ils sont appelés distribués car ils sont répartis sur plusieurs nœuds d'un cluster.

Deux types de RDD sont pris en charge par Spark :

• Ensembles de données Hadoop créés à partir de fichiers sur le HDFS (Hadoop Distributed File System)
• Collections parallélisées basées sur des collections Scala

Les RDD peuvent être utilisés pour deux types d'opérations :

• Transformations - Ces opérations sont utilisées pour créer des RDD
• Actions - Celles-ci sont utilisées pour demander à Spark d'effectuer des calculs et de renvoyer le résultat au pilote. Nous en apprendrons plus sur les pilotes dans les sections à venir

DAG (Graphique Acyclique Dirigé)

Cela peut être considéré comme une séquence d'actions sur les données. Ils sont une combinaison de sommets et d'arêtes. Chaque sommet représente un RDD et chaque arête représente le calcul qui doit être effectué sur ce RDD. Il s'agit d'un graphique qui contient toutes les opérations appliquées au RDD.

Il s'agit d'un graphe orienté car un nœud est connecté à l'autre. Le graphique est acyclique car il n'y a pas de boucle ou de cycle à l'intérieur. Une fois qu'une transformation est effectuée, elle ne peut pas revenir à sa position d'origine. Une transformation dans Apache Spark est une action qui transforme un état de partition de données de A à B.

Alors, comment fonctionne cette architecture ? Voyons.

L'architecture Apache Spark comporte deux démons principaux et un gestionnaire de cluster . Ce sont - maître et démon travailleur . Un démon est un programme exécuté en arrière-plan. Un cluster dans Spark peut avoir de nombreux esclaves mais un seul démon maître.

À l'intérieur du nœud maître , il y a un programme pilote qui exécute l'application Spark. Le shell interactif que vous pouvez utiliser pour exécuter le code agit comme le programme pilote. Dans le programme pilote, le contexte Spark est créé. Ce contexte et le programme pilote exécutent une tâche à l'aide d'un gestionnaire de cluster.

Le travail est ensuite distribué sur le nœud de travail après avoir été divisé en plusieurs tâches. Les tâches sont exécutées sur les RDD par les noeuds worker . Le résultat est renvoyé au Spark Context . Lorsque vous augmentez le nombre de travailleurs, les travaux peuvent être divisés en plusieurs partitions et exécutés en parallèle sur de nombreux systèmes. Cela réduira la charge de travail et améliorera le temps d'exécution du travail.

Apache Spark : avantages

Voici les avantages d'utiliser Apache Spark :

Vitesse

Lors de l'exécution des tâches, les données sont d'abord stockées dans des RDD. Ainsi, comme ces données sont stockées en mémoire, elles sont accessibles rapidement et le travail sera exécuté plus rapidement. En plus de la mise en cache en mémoire, Spark a également optimisé l'exécution des requêtes. Grâce à cela, les requêtes analytiques peuvent s'exécuter plus rapidement. Une vitesse de traitement de données très élevée peut être obtenue. Il peut être 100 fois plus rapide que Hadoop pour le traitement de données à grande échelle.

Gérer plusieurs charges de travail

Apache Spark peut gérer plusieurs charges de travail à la fois. Il peut s'agir de requêtes interactives, de traitement de graphes, d'apprentissage automatique et d'analyses en temps réel. Une application Spark peut facilement intégrer de nombreuses charges de travail.

Facilité d'utilisation

Apache Spark dispose d'API faciles à utiliser pour gérer de grands ensembles de données. Cela inclut plus de 100 opérateurs que vous pouvez utiliser pour créer des applications parallèles. Ces opérateurs peuvent transformer des données et des données semi-structurées peuvent être manipulées à l'aide d'API de trame de données.

Support linguistique

Spark est le favori des développeurs car il prend en charge plusieurs langages de programmation tels que Java, Python, Scala et R. Cela vous offre plusieurs options pour développer vos applications. Les API sont également très conviviales pour les développeurs car elles les aident à cacher la technologie de traitement distribué compliquée derrière des opérateurs de haut niveau qui aident à réduire la quantité de code nécessaire.

Efficacité

L'évaluation paresseuse est effectuée dans Spark. Cela signifie que toutes les transformations effectuées via le RDDS sont de nature paresseuse. Ainsi, les résultats de ces transformations ne sont pas produits tout de suite et un nouveau RDD est créé à partir d'un existant. L'utilisateur peut organiser le programme Apache en plusieurs opérations plus petites, ce qui augmente la gérabilité des programmes.

L'évaluation paresseuse augmente la vitesse du système et son efficacité.

Soutien communautaire

Étant l'un des plus grands projets de Big Data open source, il compte plus de 200 développeurs de différentes entreprises qui y travaillent. En 2009, la communauté a été lancée et n'a cessé de croître depuis. Ainsi, si vous rencontrez une erreur technique, vous trouverez probablement une solution en ligne, publiée par les développeurs.

Vous pouvez également trouver de nombreux développeurs indépendants ou à temps plein prêts à vous aider dans votre projet Spark.

Diffusion en temps réel

Spark est célèbre pour le streaming de données en temps réel . Ceci est rendu possible grâce à Spark Streaming, qui est une extension de l'API principale de Spark. Cela permet aux scientifiques des données de gérer des données en temps réel provenant de diverses sources telles qu'Amazon Kinesis et Kafka . Les données traitées peuvent ensuite être transférées vers des bases de données, des systèmes de fichiers et des tableaux de bord.

Le processus est efficace dans le sens où Spark Streaming peut récupérer rapidement des défaillances de données. Il effectue un meilleur équilibrage de charge et utilise efficacement les ressources.

Applications d'Apache Spark

Après une introduction à Apache Spark et ses avantages , nous en apprendrons plus sur ses différentes applications :

Apprentissage automatique

La capacité d'Apache Spark à stocker les données en mémoire et à exécuter des requêtes de manière répétée en fait une bonne option pour la formation des algorithmes ML. En effet, l'exécution répétée de requêtes similaires réduira le temps nécessaire pour déterminer la meilleure solution possible.

La bibliothèque d'apprentissage automatique de Spark (MLlib) peut effectuer des opérations d'analyse avancées telles que l'analyse prédictive, la classification, l'analyse des sentiments, le regroupement et la réduction de la dimensionnalité.

Intégration de données

Les données produites dans les différents systèmes d'une organisation ne sont pas toujours propres et organisées. Spark est un outil très efficace pour effectuer des opérations ETL sur ces données. Cela signifie qu'il exécute, extrait, transforme et charge des opérations pour extraire des données de différentes sources, les nettoyer et les organiser. Ces données sont ensuite chargées dans un autre système pour analyse.

Analyse interactive

Il s'agit d'un processus par lequel les utilisateurs peuvent effectuer des analyses de données sur des données en direct. Avec l'aide de la fonctionnalité Structured Streaming de Spark, les utilisateurs peuvent exécuter des requêtes interactives sur des données en direct. Vous pouvez également exécuter des requêtes interactives sur une session Web en direct qui dynamisera l'analyse Web. Des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également être appliqués à ces flux de données en direct.

Calcul du brouillard

Nous savons que l'IoT (Internet des objets) traite de nombreuses données provenant de divers appareils dotés de capteurs. Cela crée un réseau d'appareils et d'utilisateurs interconnectés. Mais à mesure que le réseau IoT commence à se développer, un système de traitement parallèle distribué devient nécessaire.

Ainsi, le traitement des données et la décentralisation du stockage se font via Fog Computing avec Spark . Pour cela, Spark propose des composants puissants tels que Spark Streaming, GraphX ​​et MLlib. En savoir plus sur les applications d'apache spark.

Conclusion

Nous avons appris qu'Apache Spark est rapide, efficace et riche en fonctionnalités. C'est pourquoi des entreprises telles que Huawei, Baidu, IBM, JP Morgan Chase, Lockheed Martin et Microsoft l'utilisent pour accélérer leurs activités. Il est maintenant célèbre dans divers domaines tels que la vente au détail, les affaires, les services financiers, la gestion des soins de santé et la fabrication.

Alors que le monde devient de plus en plus dépendant des données, Apache Spark continuera d'être un outil important pour le traitement des données à l'avenir.

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