3 najlepsze aplikacje Apache Spark / przypadki użycia i dlaczego to ma znaczenie

Apache Spark to jeden z najbardziej lubianych frameworków Big Data przez programistów i profesjonalistów Big Data na całym świecie. W 2009 roku zespół z Berkeley opracował Spark na licencji Apache Software Foundation i od tego czasu popularność Sparka rozprzestrzeniła się lotem błyskawicy.

Obecnie najlepsze firmy, takie jak Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook i Netflix, używają Sparka. Według najnowszych statystyk przewiduje się, że globalny rynek Apache Spark wzrośnie z CAGR na poziomie 33,9% w latach 2018-2025.

Spark to platforma obliczeniowa typu open source, klastrowa z możliwością przetwarzania w pamięci. Został opracowany w języku programowania Scala. Chociaż jest podobny do MapReduce, Spark zawiera znacznie więcej funkcji i możliwości, które czynią go wydajnym narzędziem Big Data. Prędkość jest główną atrakcją Sparka. Oferuje wiele interaktywnych interfejsów API w wielu językach, w tym Scala, Java, Python i R. Przeczytaj więcej o porównaniu MapReduce i Spark.

Powody, dla których Spark jest tak popularny

• Spark jest ulubieńcem programistów, ponieważ pozwala im pisać aplikacje w języku Java, Scala, Python, a nawet R.
• Spark jest wspierany przez aktywną społeczność programistów, wspiera go również dedykowana firma – Databricks.
• Chociaż większość aplikacji Spark używa HDFS jako podstawowej warstwy przechowywania plików danych, jest ona również zgodna z innymi źródłami danych, takimi jak Cassandra, MySQL i AWS S3.
• Spark został opracowany na szczycie ekosystemu Hadoop, który pozwala na łatwe i szybkie wdrożenie Sparka.
• Z technologii niszowej Spark stał się technologią głównego nurtu dzięki stale rosnącemu stosowi danych generowanych przez szybko rosnącą liczbę IoT i innych podłączonych urządzeń.

Przeczytaj: Rola Apache Spark w Big Data i co ją wyróżnia

Zastosowania Apache Spark

Ponieważ stosowanie Sparka w różnych branżach stale rośnie, daje początek unikalnym i zróżnicowanym aplikacjom Sparka. Te aplikacje Spark są pomyślnie wdrażane i wykonywane w rzeczywistych scenariuszach. Rzućmy okiem na niektóre z najbardziej ekscytujących aplikacji Spark naszych czasów!

1. Przetwarzanie danych strumieniowych

Najwspanialszym aspektem Apache Spark jest jego zdolność do przetwarzania danych strumieniowych. W każdej sekundzie globalnie generowana jest niespotykana dotąd ilość danych. To zmusza firmy i firmy do przetwarzania dużych ilości danych i analizowania ich w czasie rzeczywistym. Funkcja Spark Streaming może wydajnie obsługiwać tę funkcję. Dzięki ujednoliceniu różnych możliwości przetwarzania danych Spark Streaming umożliwia programistom korzystanie z jednej struktury, aby spełnić wszystkie wymagania dotyczące przetwarzania. Oto niektóre z najlepszych funkcji Spark Streaming:

Streaming ETL — funkcja Streaming ETL firmy Spark stale czyści i agreguje dane przed przekazaniem ich do repozytoriów danych, w przeciwieństwie do skomplikowanego procesu konwencjonalnych narzędzi ETL (wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie) używanych do przetwarzania wsadowego w środowiskach hurtowni danych — najpierw odczytują dane, a następnie przekonwertuj go na format zgodny z bazą danych, a na koniec zapisz w docelowej bazie danych.

Wzbogacanie danych – Ta funkcja pomaga wzbogacić jakość danych, łącząc je z danymi statycznymi, promując w ten sposób analizę danych w czasie rzeczywistym. Marketingowcy online wykorzystują możliwości wzbogacania danych, aby łączyć dane historyczne klientów z danymi o zachowaniach klientów na żywo w celu dostarczania klientom spersonalizowanych i ukierunkowanych reklam w czasie rzeczywistym.

Wykrywanie zdarzeń wyzwalania — funkcja wykrywania zdarzeń wyzwalania umożliwia szybkie wykrywanie i reagowanie na nietypowe zachowania lub „zdarzenia wyzwalające”, które mogą zagrozić systemowi lub stworzyć w nim poważny problem.

Chociaż instytucje finansowe wykorzystują tę możliwość do wykrywania nieuczciwych transakcji, świadczeniodawcy wykorzystują ją do identyfikowania potencjalnie niebezpiecznych zmian w zakresie parametrów życiowych pacjenta i automatycznego wysyłania alertów do opiekunów, aby mogli podjąć odpowiednie działania.

Kompleksowa analiza sesji – Spark Streaming pozwala grupować sesje i zdarzenia na żywo (np. aktywność użytkownika po zalogowaniu się na stronie/aplikacji) razem, a także je analizować. Co więcej, informacje te mogą być wykorzystywane do ciągłego aktualizowania modeli ML. Netflix wykorzystuje tę funkcję do uzyskiwania w czasie rzeczywistym informacji o zachowaniach klientów na platformie i tworzenia bardziej ukierunkowanych rekomendacji programów dla użytkowników.

2. Uczenie maszynowe

Spark ma godne pochwały zdolności uczenia maszynowego. Jest wyposażony w zintegrowaną platformę do wykonywania zaawansowanych analiz, która pozwala na uruchamianie powtarzających się zapytań na zbiorach danych. W istocie jest to przetwarzanie algorytmów uczenia maszynowego. Biblioteka uczenia maszynowego (MLlib) jest jednym z najpotężniejszych składników ML platformy Spark.

Ta biblioteka może wykonywać klastry, klasyfikację, redukcję wymiarów i wiele więcej. Dzięki MLlib Spark może być używany między innymi do wielu funkcji Big Data, takich jak analiza sentymentu, inteligencja predykcyjna, segmentacja klientów i silniki rekomendacji.

Inną wartą wzmianki aplikacją Sparka jest bezpieczeństwo sieci. Wykorzystując różnorodne komponenty stosu Spark, dostawcy/firmy zabezpieczające mogą sprawdzać pakiety danych w czasie rzeczywistym w celu wykrycia wszelkich śladów złośliwej aktywności. Spark Streaming umożliwia im sprawdzenie wszelkich znanych zagrożeń przed przekazaniem pakietów do repozytorium.

Gdy pakiety docierają do repozytorium, są dalej analizowane przez inne składniki Spark (na przykład MLlib). W ten sposób Spark pomaga dostawcom zabezpieczeń identyfikować i wykrywać zagrożenia w miarę ich pojawiania się, umożliwiając w ten sposób umocnienie bezpieczeństwa klienta.

3. Obliczanie mgły

Zrozumienie koncepcji Fog Computing jest głęboko związane z Internetem Rzeczy. IoT opiera się na idei osadzania obiektów i urządzeń z czujnikami, które mogą komunikować się między sobą, a także z użytkownikiem, tworząc w ten sposób połączoną sieć urządzeń i użytkowników. Ponieważ coraz więcej użytkowników przyjmuje platformy IoT, a coraz więcej użytkowników dołącza do sieci połączonych urządzeń, ilość generowanych danych jest niewyobrażalna.

W miarę rozwoju IoT pojawia się zapotrzebowanie na skalowalny, rozproszony system przetwarzania równoległego do przetwarzania ogromnych ilości danych. Niestety, obecne możliwości przetwarzania i analizy chmury nie wystarczą dla tak ogromnych ilości danych.

Jakie jest więc rozwiązanie? Umiejętność przetwarzania mgły Sparka.

Fog Computing decentralizuje przetwarzanie i przechowywanie danych. Jednak obliczaniu mgły towarzyszą pewne komplikacje – wymaga ono małych opóźnień, masowo równoległego przetwarzania ML i niezwykle złożonych algorytmów analizy grafów. Dzięki istotnym komponentom stosu, takim jak Spark Streaming, MLlib i GraphX ​​(aparat analizy wykresów), Spark doskonale sprawdza się jako wydajne rozwiązanie do przetwarzania mgły.

Myśli końcowe

Są to trzy ważne aplikacje Spark, które pomagają firmom i organizacjom dokonywać znaczących przełomów w dziedzinach Big Data, Data Science i IoT.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.