Le 3 migliori applicazioni Apache Spark/casi d'uso e perché è importante

Apache Spark è uno dei framework Big Data più amati dagli sviluppatori e dai professionisti dei Big Data in tutto il mondo. Nel 2009, un team di Berkeley ha sviluppato Spark con la licenza Apache Software Foundation e da allora la popolarità di Spark si è diffusa a macchia d'olio.

Oggi, le migliori aziende come Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook e Netflix utilizzano Spark. Secondo le ultime statistiche , si prevede che il mercato globale di Apache Spark crescerà con un CAGR del 33,9% tra il 2018 e il 2025.

Spark è un framework di cluster computing open source con capacità di elaborazione in memoria. È stato sviluppato nel linguaggio di programmazione Scala. Sebbene sia simile a MapReduce, Spark include molte più funzionalità e capacità che lo rendono uno strumento efficiente per i Big Data. La velocità è l'attrazione principale di Spark. Offre molte API interattive in più linguaggi, tra cui Scala, Java, Python e R. Ulteriori informazioni sul confronto tra MapReduce e Spark.

Motivi per cui Spark è così popolare

• Spark è il preferito dagli sviluppatori in quanto consente loro di scrivere applicazioni in Java, Scala, Python e persino R.
• Spark è supportato da una comunità di sviluppatori attiva ed è anche supportato da una società dedicata: Databricks.
• Sebbene la maggior parte delle applicazioni Spark utilizzi HDFS come livello di archiviazione dei file di dati sottostante, è anche compatibile con altre origini dati come Cassandra, MySQL e AWS S3.
• Spark è stato sviluppato sulla base dell'ecosistema Hadoop che consente un'implementazione facile e veloce di Spark.
• Da tecnologia di nicchia, Spark è ora diventata una tecnologia mainstream, grazie alla pila sempre crescente di dati generati dal numero in rapida crescita di IoT e altri dispositivi connessi.

Leggi: Ruolo di Apache Spark nei Big Data e cosa lo rende diverso

Applicazioni di Apache Spark

Poiché l'adozione di Spark in tutti i settori continua a crescere costantemente, sta dando vita ad applicazioni Spark uniche e variegate. Queste applicazioni Spark vengono implementate ed eseguite con successo in scenari reali. Diamo un'occhiata ad alcune delle applicazioni Spark più emozionanti del nostro tempo!

1. Elaborazione dei dati in streaming

L'aspetto più meraviglioso di Apache Spark è la sua capacità di elaborare i dati in streaming. Ogni secondo, a livello globale, viene generata una quantità senza precedenti di dati. Ciò spinge le aziende e le aziende a elaborare i dati in grandi quantità e ad analizzarli in tempo reale. La funzione Spark Streaming può gestire in modo efficiente questa funzione. Unificando diverse capacità di elaborazione dei dati, Spark Streaming consente agli sviluppatori di utilizzare un unico framework per soddisfare tutti i loro requisiti di elaborazione. Alcune delle migliori caratteristiche di Spark Streaming sono:

Streaming ETL – Lo Streaming ETL di Spark pulisce e aggrega continuamente i dati prima di inserirli nei repository di dati, a differenza del complicato processo degli strumenti ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) convenzionali utilizzati per l'elaborazione batch negli ambienti di data warehouse: prima leggono i dati, quindi convertilo in un formato compatibile con il database e, infine, scrivilo nel database di destinazione.

Arricchimento dei dati: questa funzione aiuta ad arricchire la qualità dei dati combinandoli con dati statici, promuovendo così l'analisi dei dati in tempo reale. Gli esperti di marketing online utilizzano le funzionalità di arricchimento dei dati per combinare i dati storici dei clienti con i dati sul comportamento dei clienti in tempo reale per fornire annunci personalizzati e mirati ai clienti in tempo reale.

Rilevamento di eventi di attivazione: la funzione di rilevamento di eventi di attivazione consente di rilevare e rispondere prontamente a comportamenti insoliti o "eventi di attivazione" che potrebbero compromettere il sistema o creare un problema serio al suo interno.

Mentre le istituzioni finanziarie sfruttano questa capacità per rilevare le transazioni fraudolente, gli operatori sanitari la utilizzano per identificare cambiamenti sanitari potenzialmente pericolosi nei segni vitali di un paziente e inviare automaticamente avvisi agli operatori sanitari in modo che possano intraprendere le azioni appropriate.

Analisi di sessioni complesse: Spark Streaming consente di raggruppare sessioni ed eventi live (ad esempio, l'attività dell'utente dopo l'accesso a un sito Web/applicazione) e anche di analizzarli. Inoltre, queste informazioni possono essere utilizzate per aggiornare continuamente i modelli ML. Netflix utilizza questa funzione per ottenere informazioni in tempo reale sul comportamento dei clienti sulla piattaforma e per creare consigli sugli spettacoli più mirati per gli utenti.

2. Apprendimento automatico

Spark ha lodevoli capacità di Machine Learning. È dotato di un framework integrato per l'esecuzione di analisi avanzate che consente di eseguire query ripetute sui set di dati. Questa, in sostanza, è l'elaborazione di algoritmi di apprendimento automatico. Machine Learning Library (MLlib) è uno dei componenti ML più potenti di Spark.

Questa libreria può eseguire il raggruppamento, la classificazione, la riduzione della dimensionalità e molto altro. Con MLlib, Spark può essere utilizzato per molte funzioni Big Data come analisi del sentiment, intelligence predittiva, segmentazione dei clienti e motori di raccomandazione, tra le altre cose.

Un'altra applicazione degna di nota di Spark è la sicurezza della rete. Sfruttando i diversi componenti dello stack Spark, i fornitori/aziende di sicurezza possono ispezionare i pacchetti di dati ispezioni in tempo reale per rilevare eventuali tracce di attività dannose. Spark Streaming consente loro di controllare qualsiasi minaccia nota prima di passare i pacchetti al repository.

Quando i pacchetti arrivano nel repository, vengono ulteriormente analizzati da altri componenti Spark (ad esempio, MLlib). In questo modo, Spark aiuta i fornitori di sicurezza a identificare e rilevare le minacce man mano che emergono, consentendo loro di consolidare la sicurezza dei client.

3. Calcolo della nebbia

Afferrare il concetto di Fog Computing è profondamente intrecciato con l'Internet of Things. L'IoT si basa sull'idea di incorporare oggetti e dispositivi con sensori in grado di comunicare tra loro e anche con l'utente, creando così una rete interconnessa di dispositivi e utenti. Poiché sempre più utenti adottano piattaforme IoT e sempre più utenti si uniscono alla rete di dispositivi interconnessi, la quantità di dati generati va oltre la comprensione.

Con la continua espansione dell'IoT, sorge la necessità di un sistema di elaborazione parallela distribuito scalabile per l'elaborazione di grandi quantità di dati. Sfortunatamente, le attuali capacità di elaborazione e analisi del cloud non sono sufficienti per tali enormi quantità di dati.

Qual è la soluzione allora? Abilità di calcolo della nebbia di Spark.

Fog Computing decentralizza l'elaborazione e l'archiviazione dei dati. Tuttavia, alcune complessità accompagnano il Fog Computing: richiede una bassa latenza, un'elaborazione massicciamente parallela di ML e algoritmi di analisi dei grafici incredibilmente complessi. Grazie a componenti dello stack vitali come Spark Streaming, MLlib e GraphX ​​(un motore di analisi dei grafici), Spark si comporta in modo eccellente come una soluzione di Fog Computing capace.

Pensieri conclusivi

Queste sono le tre applicazioni significative di Spark che stanno aiutando le aziende e le organizzazioni a creare scoperte significative nei domini di Big Data, Data Science e IoT.

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