Ruolo di Apache Spark nei Big Data e cosa lo distingue

Apache Spark è emerso come un sostituto molto più accessibile e convincente di Hadoop, la scelta originale per la gestione dei Big Data. Apache Spark, come altri sofisticati strumenti per Big Data, è estremamente potente e ben attrezzato per affrontare in modo efficiente enormi set di dati.
Attraverso questo post sul blog, ti aiutiamo a chiarire i punti più sottili di Apache Spark.

Cos'è Apache Spark?

Spark, in termini molto semplici, è un sistema di gestione dei dati generico e un motore di elaborazione adatto all'uso in una varietà di circostanze. I data scientist utilizzano Apache Spark per migliorare le query, le analisi e la trasformazione dei dati. Le attività eseguite più frequentemente con Spark includono query interattive su set di dati di grandi dimensioni, analisi ed elaborazione di dati in streaming da sensori e altre origini, nonché attività di apprendimento automatico.
Spark è stato introdotto nel 2009 presso l'Università della California, Berkeley. Ha trovato la sua strada nell'incubatore della Apache Software Foundation nel 2014 ed è stato promosso nel 2014 a uno dei progetti di più alto livello della Fondazione. Attualmente, Spark è uno dei progetti più apprezzati della fondazione. La comunità che è cresciuta attorno al progetto comprende sia singoli contributori prolifici che sostenitori aziendali ben finanziati.

Dal momento in cui è stato avviato, si è assicurato che la maggior parte delle attività avvenisse in memoria. Pertanto, sarebbe sempre stato più veloce e molto più ottimizzato rispetto ad altri approcci come MapReduce di Hadoop, che scrive dati da e verso i dischi rigidi tra ogni fase dell'elaborazione. Si afferma che la capacità in memoria di Spark gli dia una velocità 100 volte superiore rispetto a MapReduce di Hadoop. Questo confronto, per quanto vero, non è giusto. Perché Spark è stato progettato tenendo a mente la velocità, mentre Hadoop è stato sviluppato idealmente per l'elaborazione batch (che non richiede la stessa velocità dell'elaborazione del flusso).

Cosa fa Spark?

Spark è in grado di gestire petabyte di dati alla volta. Questi dati sono distribuiti su un cluster di migliaia di server cooperanti, fisici o virtuali. Apache spark viene fornito con un ampio set di librerie e API che supportano tutti i linguaggi comunemente usati come Python, R e Scala. Spark viene spesso utilizzato con HDFS (Hadoop Distributed File System – il sistema di archiviazione dati di Hadoop) ma può essere integrato ugualmente bene con altri sistemi di archiviazione dati.

Alcuni casi d'uso tipici di Apache Spark includono:

• Streaming ed elaborazione Spark: oggi, la gestione dei "flussi" di dati è una sfida per qualsiasi professionista dei dati. Questi dati arrivano costantemente, spesso da più fonti, e tutti in una volta. Mentre un modo potrebbe essere quello di archiviare questi dati su dischi e analizzarli retrospettivamente, ciò costerebbe alle aziende una perdita. Flussi di dati finanziari, ad esempio, possono essere elaborati in tempo reale per identificare e rifiutare transazioni potenzialmente fraudolente. Apache Spark aiuta proprio in questo.
• Apprendimento automatico: con l'aumento del volume di dati, anche gli approcci ML stanno diventando molto più fattibili e accurati. Oggi, il software può essere addestrato per identificare e agire sui trigger e quindi applicare le stesse soluzioni a dati nuovi e sconosciuti. La straordinaria caratteristica di Apache Spark di archiviare i dati in memoria aiuta a eseguire query più rapide e quindi lo rende una scelta eccellente per l'addestramento di algoritmi ML.
• Analisi interattiva dello streaming: analisti aziendali e data scientist desiderano esplorare i propri dati ponendo una domanda. Non vogliono più lavorare con query predefinite per creare dashboard statici di vendite, produttività della linea di produzione o prezzi delle azioni. Questo processo di query interattivo richiede sistemi come Spark in grado di rispondere rapidamente.
• Integrazione dei dati: i dati sono prodotti da una varietà di fonti e raramente sono puliti. I processi ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) vengono spesso eseguiti per estrarre dati da sistemi diversi, pulirli, standardizzarli e quindi archiviarli in un sistema separato per l'analisi. Spark viene sempre più utilizzato per ridurre i costi e i tempi necessari.

Aziende che utilizzano Apache Spark

Un'ampia gamma di organizzazioni si è affrettata a supportare e collaborare con Apache Spark. Si sono resi conto che Spark offre un valore reale, come le query interattive e l'apprendimento automatico.
Aziende famose come IBM e Huawei hanno già investito una somma piuttosto significativa in questa tecnologia e molte startup in crescita stanno costruendo i loro prodotti dentro e intorno a Spark. Ad esempio, il team di Berkeley responsabile della creazione di spark ha fondato Databricks nel 2013. Databricks fornisce una piattaforma dati end-to-end in hosting basata su Spark.

Tutti i principali fornitori di Hadoop stanno iniziando a supportare Spark insieme ai loro prodotti esistenti. Organizzazioni orientate al Web come Baidu, l'operazione di e-commerce Alibaba Taobao e la società di social networking Tencent utilizzano tutte operazioni basate su Spark su larga scala. Per darti un'idea della potenza di Apache Spark, Tencent ha 800 milioni di utenti attivi che generano oltre 800 TB di dati al giorno per l'elaborazione.

Oltre a questi giganti del web, anche le aziende farmaceutiche come Novartis dipendono da Spark. Utilizzando Spark Streaming, hanno ridotto il tempo necessario per mettere i dati di modellazione nelle mani dei ricercatori.

Cosa distingue Spark?

Diamo un'occhiata ai motivi principali per cui Apache Spark è diventato rapidamente il preferito dei data scientist:

• Flessibilità e accessibilità: disponendo di un set così ricco di API, Spark ha garantito che tutte le sue capacità siano incredibilmente accessibili. Tutte queste API sono progettate per interagire in modo rapido ed efficiente con i dati su larga scala, rendendo così Apache Spark estremamente flessibile. Esiste una documentazione completa per queste API ed è scritta in modo straordinariamente lucido e diretto.
• Velocità: la velocità è ciò per cui è progettato Spark. Sia in memoria che su disco. Un team di Databricks ha utilizzato Spark per la sfida del benchmark da 100 TB. Questa sfida comporta l'elaborazione di un set di dati enorme ma statico. Il team è stato in grado di elaborare 100 TB di dati archiviati su un SSD in soli 23 minuti utilizzando Spark. Il vincitore precedente lo ha fatto in 72 minuti usando Hadoop. Ciò che è ancora meglio è che Spark funziona bene quando supporta query interattive di dati archiviati in memoria. In queste situazioni, si dice che Apache Spark sia 100 volte più veloce di MapR.
• Supporto: come abbiamo detto in precedenza, Apache Spark supporta la maggior parte dei famosi linguaggi di programmazione tra cui Java, Python, Scala e R. Spark include anche il supporto per una stretta integrazione con un certo numero di sistemi di storage ad eccezione del solo HDFS. Inoltre, la community dietro Apache Spark è enorme, attiva e internazionale.

Conclusione

Con questo, arriviamo alla fine di questo post sul blog. Ci auguriamo che ti sia piaciuto entrare nei dettagli di Apache Spark. Se grandi quantità di dati ti fanno correre l'adrenalina, ti consigliamo di provare Apache Spark e di diventare una risorsa!

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