상위 3가지 Apache Spark 애플리케이션 / 사용 사례 및 중요한 이유

Apache Spark는 전 세계의 개발자와 빅 데이터 전문가에게 가장 사랑받는 빅 데이터 프레임워크 중 하나입니다. 2009년 버클리의 한 팀이 Apache Software Foundation 라이선스로 Spark를 개발한 이후 Spark의 인기는 들불처럼 퍼졌습니다.

오늘날 Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook 및 Netflix와 같은 최고의 회사는 Spark를 사용합니다. 최신 통계 에 따르면 Apache Spark 세계 시장은 2018년에서 2025년 사이에 33.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

Spark는 메모리 내 처리 기능을 갖춘 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. Scala 프로그래밍 언어로 개발되었습니다. MapReduce와 유사하지만 Spark에는 효율적인 빅 데이터 도구가 되는 훨씬 더 많은 기능이 포함되어 있습니다. 속도는 Spark의 핵심 매력입니다. Scala, Java, Python 및 R을 포함하여 여러 언어로 많은 대화형 API를 제공합니다. MapReduce와 Spark의 비교에 대해 자세히 알아보세요.

스파크가 인기 있는 이유

• Spark는 개발자가 Java, Scala, Python, 심지어 R로 애플리케이션을 작성할 수 있도록 해주기 때문에 개발자들이 가장 좋아하는 것입니다.
• Spark는 활성 개발자 커뮤니티의 지원을 받으며 전담 회사인 Databricks의 지원도 받습니다.
• 대부분의 Spark 애플리케이션은 기본 데이터 파일 스토리지 계층으로 HDFS를 사용하지만 Cassandra, MySQL 및 AWS S3와 같은 다른 데이터 소스와도 호환됩니다.
• Spark는 Spark를 쉽고 빠르게 배포할 수 있는 Hadoop 에코시스템을 기반으로 개발되었습니다.
• 틈새 기술이던 Spark는 빠르게 증가하는 IoT 및 기타 연결된 장치에 의해 생성되는 계속해서 증가하는 데이터 더미 덕분에 이제 주류 기술이 되었습니다.

읽기: 빅 데이터에서 Apache Spark의 역할 및 차이점

아파치 스파크의 애플리케이션

산업 전반에 걸쳐 Spark의 채택이 꾸준히 증가함에 따라 독특하고 다양한 Spark 애플리케이션이 탄생하고 있습니다. 이러한 Spark 응용 프로그램은 실제 시나리오에서 성공적으로 구현 및 실행되고 있습니다. 우리 시대의 가장 흥미로운 Spark 응용 프로그램을 살펴보겠습니다!

1. 스트리밍 데이터 처리

Apache Spark의 가장 놀라운 점은 스트리밍 데이터를 처리하는 기능입니다. 매초 전 세계적으로 전례 없는 양의 데이터가 생성됩니다. 이로 인해 기업과 기업은 대량의 데이터를 처리하고 실시간으로 분석해야 합니다. Spark Streaming 기능은 이 기능을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이질적인 데이터 처리 기능을 통합함으로써 Spark Streaming을 통해 개발자는 단일 프레임워크를 사용하여 모든 처리 요구 사항을 수용할 수 있습니다. Spark Streaming의 몇 가지 최고의 기능은 다음과 같습니다.

스트리밍 ETL – Spark의 스트리밍 ETL은 데이터 웨어하우스 환경에서 일괄 처리에 사용되는 기존 ETL(추출, 변환, 로드) 도구의 복잡한 프로세스와 달리 데이터를 데이터 리포지토리로 푸시하기 전에 데이터를 지속적으로 정리하고 집계합니다. 먼저 데이터를 읽은 다음 데이터베이스 호환 형식으로 변환하고 마지막으로 대상 데이터베이스에 씁니다.

데이터 강화 – 이 기능은 데이터를 정적 데이터와 결합하여 데이터 품질을 강화하여 실시간 데이터 분석을 촉진합니다. 온라인 마케터는 데이터 강화 기능을 사용하여 과거 고객 데이터와 실시간 고객 행동 데이터를 결합하여 고객에게 실시간으로 개인화되고 표적화된 광고를 제공합니다.

트리거 이벤트 감지 - 트리거 이벤트 감지 기능을 사용하면 시스템을 손상시키거나 시스템 내부에 심각한 문제를 일으킬 수 있는 비정상적인 동작 또는 "트리거 이벤트"를 즉시 감지하고 대응할 수 있습니다.

금융 기관이 이 기능을 활용하여 사기 거래를 감지하는 동안 의료 제공자는 이를 사용하여 환자의 활력 징후에서 잠재적으로 위험한 건강 변화를 식별하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 간병인에게 자동으로 경고를 보냅니다.

복잡한 세션 분석 – Spark Streaming을 사용하면 라이브 세션과 이벤트(예: 웹사이트/애플리케이션 로그인 후 사용자 활동)를 그룹화하고 분석할 수도 있습니다. 또한 이 정보는 ML 모델을 지속적으로 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다. Netflix는 이 기능을 사용하여 플랫폼에서 실시간 고객 행동 인사이트를 얻고 사용자를 위한 보다 표적화된 프로그램 추천을 만듭니다.

2. 머신러닝

Spark에는 훌륭한 머신 러닝 능력이 있습니다. 데이터세트에 대해 반복 쿼리를 실행할 수 있는 고급 분석을 수행하기 위한 통합 프레임워크가 장착되어 있습니다. 이것은 본질적으로 기계 학습 알고리즘의 처리입니다. 기계 학습 라이브러리(MLlib)는 Spark의 가장 강력한 ML 구성 요소 중 하나입니다.

이 라이브러리는 클러스터링, 분류, 차원 축소 등을 수행할 수 있습니다. MLlib를 통해 Spark는 감정 분석, 예측 인텔리전스, 고객 세분화 및 추천 엔진과 같은 많은 빅 데이터 기능에 사용할 수 있습니다.

Spark의 또 다른 언급할 가치가 있는 애플리케이션은 네트워크 보안입니다. Spark 스택의 다양한 구성 요소를 활용하여 보안 공급자/회사는 데이터 패킷을 실시간으로 검사하여 악의적인 활동의 흔적을 감지할 수 있습니다. Spark Streaming을 사용하면 패킷을 저장소로 전달하기 전에 알려진 위협을 확인할 수 있습니다.

패킷이 리포지토리에 도착하면 다른 Spark 구성 요소(예: MLlib)에서 추가로 분석합니다. 이러한 방식으로 Spark는 보안 제공자가 위협이 나타날 때 이를 식별하고 감지할 수 있도록 지원하여 클라이언트 보안을 강화할 수 있습니다.

3. 포그 컴퓨팅

Fog Computing의 개념을 이해하는 것은 사물 인터넷과 깊이 얽혀 있습니다. IoT는 서로 간에 그리고 사용자와도 통신할 수 있는 센서가 있는 개체 및 장치를 포함하여 장치와 사용자의 상호 연결된 웹을 생성한다는 아이디어에 기반을 두고 있습니다. 점점 더 많은 사용자가 IoT 플랫폼을 채택하고 더 많은 사용자가 상호 연결된 장치의 웹에 참여함에 따라 생성되는 데이터의 양은 상상을 초월합니다.

IoT가 계속 확장됨에 따라 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 확장 가능한 분산 병렬 처리 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있습니다. 불행히도 클라우드의 현재 처리 및 분석 기능은 이러한 방대한 양의 데이터에 충분하지 않습니다.

그러면 해결책은 무엇입니까? 스파크의 포그 컴퓨팅 능력.

Fog Computing은 데이터 처리 및 저장을 분산화합니다. 그러나 Fog Computing에는 낮은 지연 시간, ML의 대규모 병렬 처리 및 엄청나게 복잡한 그래프 분석 알고리즘이 필요합니다. Spark Streaming, MLlib 및 GraphX(그래프 분석 엔진)와 같은 중요한 스택 구성 요소 덕분에 Spark는 유능한 Fog Computing 솔루션으로 탁월한 성능을 발휘합니다.

결론

이들은 회사와 조직이 빅 데이터, 데이터 과학 및 IoT 영역에서 중요한 혁신을 만들도록 돕는 Spark의 세 가지 중요한 응용 프로그램입니다.

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