Rôle d'Apache Spark dans le Big Data et ce qui le distingue

Apache Spark est devenu un remplaçant beaucoup plus accessible et convaincant de Hadoop, le choix initial pour gérer le Big Data. Apache Spark, comme d'autres outils Big Data sophistiqués, est extrêmement puissant et bien équipé pour traiter efficacement d'énormes ensembles de données.
À travers cet article de blog, aidons à clarifier les subtilités d'Apache Spark.

Qu'est-ce qu'Apache Spark ?

Spark, en termes très simples, est une gestion de données à usage général et un moteur de traitement adapté à une utilisation dans diverses circonstances. Les data scientists utilisent Apache Spark pour améliorer leurs requêtes, leurs analyses ainsi que la transformation des données. Les tâches les plus fréquemment accomplies à l'aide de Spark incluent des requêtes interactives sur de grands ensembles de données, l'analyse et le traitement de données en continu à partir de capteurs et d'autres sources, ainsi que des tâches d'apprentissage automatique.
Spark a été introduit en 2009 à l'Université de Californie à Berkeley. Il a trouvé son chemin vers l'incubateur de l'Apache Software Foundation en 2014 et a été promu en 2014 à l'un des projets de plus haut niveau de la Fondation. Actuellement, Spark est l'un des projets les plus cotés de la fondation. La communauté qui s'est développée autour du projet comprend à la fois des contributeurs individuels prolifiques ainsi que des bailleurs de fonds bien financés.

Dès le début, il a été veillé à ce que la plupart des tâches se déroulent en mémoire. Par conséquent, il allait toujours être plus rapide et beaucoup plus optimisé que d'autres approches comme MapReduce de Hadoop, qui écrit des données vers et depuis les disques durs entre chaque étape de traitement. On prétend que la capacité en mémoire de Spark lui donne une vitesse 100 fois supérieure à celle de MapReduce de Hadoop. Cette comparaison, pourtant vraie, n'est pas juste. Parce que Spark a été conçu en gardant à l'esprit la vitesse, alors que Hadoop a été idéalement développé pour le traitement par lots (qui ne nécessite pas autant de vitesse que le traitement par flux).

Que fait Spark ?

Spark est capable de gérer des pétaoctets de données à la fois. Ces données sont réparties sur un cluster de milliers de serveurs coopérants, physiques ou virtuels. Apache Spark est livré avec un ensemble complet de bibliothèques et d'API qui prennent en charge tous les langages couramment utilisés tels que Python, R et Scala. Spark est souvent utilisé avec HDFS (Hadoop Distributed File System - le système de stockage de données de Hadoop) mais peut également être intégré avec d'autres systèmes de stockage de données.

Certains cas d'utilisation typiques d'Apache Spark incluent :

• Spark streaming et traitement : Aujourd'hui, la gestion des "flux" de données est un défi pour tout professionnel des données. Ces données arrivent régulièrement, souvent à partir de plusieurs sources, et toutes en même temps. Bien qu'une solution puisse consister à stocker ces données sur des disques et à les analyser rétrospectivement, cela coûterait cher aux entreprises. Des flux de données financières, par exemple, peuvent être traités en temps réel pour identifier et refuser les transactions potentiellement frauduleuses. Apache Spark aide précisément à cela.
• Apprentissage automatique : avec le volume croissant de données, les approches de ML deviennent également beaucoup plus réalisables et précises. Aujourd'hui, le logiciel peut être formé pour identifier et agir sur les déclencheurs, puis appliquer les mêmes solutions aux données nouvelles et inconnues. La fonctionnalité exceptionnelle d'Apache Spark de stockage des données en mémoire permet une interrogation plus rapide et en fait donc un excellent choix pour la formation des algorithmes ML.
• Analyse interactive du streaming : les analystes commerciaux et les scientifiques des données souhaitent explorer leurs données en posant une question. Ils ne veulent plus travailler avec des requêtes prédéfinies pour créer des tableaux de bord statiques des ventes, de la productivité de la chaîne de production ou des cours des actions. Ce processus de requête interactif nécessite des systèmes tels que Spark capables de répondre rapidement.
• Intégration des données : les données sont produites par une variété de sources et sont rarement propres. Les processus ETL (extraction, transformation, chargement) sont souvent exécutés pour extraire des données de différents systèmes, les nettoyer, les normaliser, puis les stocker dans un système séparé pour analyse. Spark est de plus en plus utilisé pour réduire le coût et le temps requis pour cela.

Entreprises utilisant Apache Spark

Un large éventail d'organisations n'a pas tardé à soutenir et à se joindre à Apache Spark. Ils ont réalisé que Spark offrait une valeur réelle, telle que l'interrogation interactive et l'apprentissage automatique.
Des entreprises célèbres comme IBM et Huawei ont déjà investi une somme assez importante dans cette technologie, et de nombreuses startups en pleine croissance construisent leurs produits dans et autour de Spark. Par exemple, l'équipe de Berkeley responsable de la création de Spark a fondé Databricks en 2013. Databricks fournit une plate-forme de données hébergée de bout en bout alimentée par Spark.

Tous les principaux fournisseurs Hadoop commencent à prendre en charge Spark aux côtés de leurs produits existants. Les organisations orientées Web comme Baidu, l'opération de commerce électronique Alibaba Taobao et la société de réseautage social Tencent utilisent toutes des opérations basées sur Spark à grande échelle. Pour vous donner une idée de la puissance d'Apache Spark, Tencent compte 800 millions d'utilisateurs actifs qui génèrent plus de 800 To de données par jour pour le traitement.

En plus de ces géants du Web, des sociétés pharmaceutiques comme Novartis dépendent également de Spark. Grâce à Spark Streaming, ils ont réduit le temps nécessaire pour mettre les données de modélisation entre les mains des chercheurs.

Qu'est-ce qui distingue Spark ?

Examinons les principales raisons pour lesquelles Apache Spark est rapidement devenu le favori des data scientists :

• Flexibilité et accessibilité : Disposant d'un ensemble d'API aussi riche, Spark a veillé à ce que toutes ses fonctionnalités soient incroyablement accessibles. Toutes ces API sont conçues pour interagir rapidement et efficacement avec les données à grande échelle, rendant ainsi Apache Spark extrêmement flexible. Il existe une documentation complète pour ces API, et elle est écrite d'une manière extraordinairement lucide et simple.
• Vitesse : la vitesse est la raison pour laquelle Spark est conçu. En mémoire ou sur disque. Une équipe de Databricks a utilisé Spark pour le défi 100 To Benchmark. Ce défi implique le traitement d'un ensemble de données énorme mais statique. L'équipe a pu traiter 100 To de données stockées sur un SSD en seulement 23 minutes à l'aide de Spark. Le vainqueur précédent l'a fait en 72 minutes en utilisant Hadoop. Ce qui est encore mieux, c'est que Spark fonctionne bien lorsqu'il prend en charge les requêtes interactives de données stockées en mémoire. Dans ces situations, Apache Spark est censé être 100 fois plus rapide que MapR.
• Prise en charge : comme nous l'avons dit précédemment, Apache Spark prend en charge la plupart des langages de programmation célèbres, notamment Java, Python, Scala et R. Spark inclut également la prise en charge d'une intégration étroite avec un certain nombre de systèmes de stockage, à l'exception de HDFS. De plus, la communauté derrière Apache Spark est énorme, active et internationale.

Conclusion

Sur ce, nous arrivons à la fin de cet article de blog. Nous espérons que vous avez aimé entrer dans les détails d'Apache Spark. Si de grands ensembles de données font monter votre adrénaline, nous vous recommandons de vous familiariser avec Apache Spark et de faire de vous un atout !

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