Os 3 principais aplicativos/casos de uso do Apache Spark e por que isso é importante

O Apache Spark é um dos frameworks de Big Data mais amados por desenvolvedores e profissionais de Big Data em todo o mundo. Em 2009, uma equipe de Berkeley desenvolveu o Spark sob a licença da Apache Software Foundation e, desde então, a popularidade do Spark se espalhou rapidamente.

Hoje, grandes empresas como Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook e Netflix usam o Spark. De acordo com as estatísticas mais recentes , o mercado global Apache Spark deverá crescer com um CAGR de 33,9% entre 2018 e 2025.

Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto com capacidade de processamento na memória. Foi desenvolvido na linguagem de programação Scala. Embora seja semelhante ao MapReduce, o Spark inclui muito mais recursos e capacidades que o tornam uma ferramenta eficiente de Big Data. A velocidade é a principal atração do Spark. Ele oferece muitas APIs interativas em vários idiomas, incluindo Scala, Java, Python e R. Leia mais sobre a comparação do MapReduce & Spark.

Razões pelas quais o Spark é tão popular

• O Spark é o favorito dos desenvolvedores, pois permite que eles escrevam aplicativos em Java, Scala, Python e até R.
• O Spark é apoiado por uma comunidade ativa de desenvolvedores e também por uma empresa dedicada – Databricks.
• Embora a maioria dos aplicativos Spark use o HDFS como a camada de armazenamento de arquivos de dados subjacente, ele também é compatível com outras fontes de dados, como Cassandra, MySQL e AWS S3.
• O Spark foi desenvolvido com base no ecossistema Hadoop que permite a implantação fácil e rápida do Spark.
• De uma tecnologia de nicho, o Spark agora se tornou uma tecnologia mainstream, graças à pilha cada vez maior de dados gerados pelo número crescente de IoT e outros dispositivos conectados.

Leia: Papel do Apache Spark no Big Data e o que o torna diferente

Aplicações do Apache Spark

À medida que a adoção do Spark em todos os setores continua a aumentar de forma constante, está dando origem a aplicativos Spark exclusivos e variados. Esses aplicativos Spark estão sendo implementados e executados com sucesso em cenários do mundo real. Vamos dar uma olhada em alguns dos aplicativos Spark mais empolgantes do nosso tempo!

1. Processamento de dados de streaming

O aspecto mais maravilhoso do Apache Spark é sua capacidade de processar dados de streaming. A cada segundo, uma quantidade sem precedentes de dados é gerada globalmente. Isso leva empresas e negócios a processar dados em grandes volumes e analisá-los em tempo real. O recurso Spark Streaming pode lidar com essa função com eficiência. Ao unificar diferentes recursos de processamento de dados, o Spark Streaming permite que os desenvolvedores usem uma única estrutura para acomodar todos os seus requisitos de processamento. Alguns dos melhores recursos do Spark Streaming são:

Streaming ETL – O Streaming ETL do Spark limpa e agrega continuamente os dados antes de enviá-los para os repositórios de dados, ao contrário do processo complicado das ferramentas convencionais de ETL (extrair, transformar, carregar) usadas para processamento em lote em ambientes de data warehouse – eles primeiro leem os dados, depois converta-o para um formato compatível com o banco de dados e, finalmente, grave-o no banco de dados de destino.

Enriquecimento de dados – Este recurso ajuda a enriquecer a qualidade dos dados, combinando-os com dados estáticos, promovendo assim a análise de dados em tempo real. Os profissionais de marketing on-line usam recursos de enriquecimento de dados para combinar dados históricos do cliente com dados de comportamento do cliente ao vivo para fornecer anúncios personalizados e direcionados aos clientes em tempo real.

Detecção de eventos de acionamento – O recurso de detecção de eventos de acionamento permite detectar e responder prontamente a comportamentos incomuns ou “eventos de acionamento” que podem comprometer o sistema ou criar um problema sério dentro dele.

Enquanto as instituições financeiras aproveitam esse recurso para detectar transações fraudulentas, os prestadores de serviços de saúde o utilizam para identificar alterações de saúde potencialmente perigosas nos sinais vitais de um paciente e enviar alertas automaticamente aos cuidadores para que eles possam tomar as medidas apropriadas.

Análise de sessão complexa – O Spark Streaming permite agrupar sessões e eventos ao vivo (por exemplo, atividade do usuário após fazer login em um site/aplicativo) e também analisá-los. Além disso, essas informações podem ser usadas para atualizar modelos de ML continuamente. A Netflix usa esse recurso para obter informações em tempo real sobre o comportamento do cliente na plataforma e para criar recomendações de programas mais direcionadas para os usuários.

2. Aprendizado de Máquina

O Spark possui habilidades de aprendizado de máquina louváveis. Ele é equipado com uma estrutura integrada para realizar análises avançadas que permite executar consultas repetidas em conjuntos de dados. Isso, em essência, é o processamento de algoritmos de aprendizado de máquina. A Machine Learning Library (MLlib) é um dos componentes de ML mais potentes do Spark.

Essa biblioteca pode realizar agrupamento, classificação, redução de dimensionalidade e muito mais. Com o MLlib, o Spark pode ser usado para muitas funções de Big Data, como análise de sentimentos, inteligência preditiva, segmentação de clientes e mecanismos de recomendação, entre outras coisas.

Outra aplicação digna de menção do Spark é a segurança de rede. Ao aproveitar os diversos componentes da pilha Spark, os provedores/empresas de segurança podem inspecionar pacotes de dados em inspeções em tempo real para detectar quaisquer vestígios de atividade maliciosa. O Spark Streaming permite que eles verifiquem quaisquer ameaças conhecidas antes de passar os pacotes para o repositório.

Quando os pacotes chegam ao repositório, eles são analisados ​​por outros componentes do Spark (por exemplo, MLlib). Dessa forma, o Spark ajuda os provedores de segurança a identificar e detectar ameaças à medida que surgem, permitindo que eles solidifiquem a segurança do cliente.

3. Computação em Nevoeiro

Compreender o conceito de Fog Computing está profundamente entrelaçado com a Internet das Coisas. A IoT prospera com a ideia de incorporar objetos e dispositivos com sensores que podem se comunicar entre si e também com o usuário, criando assim uma rede interconectada de dispositivos e usuários. À medida que mais e mais usuários adotam plataformas de IoT e mais usuários se juntam à rede de dispositivos interconectados, a quantidade de dados gerados está além da compreensão.

À medida que a IoT continua a se expandir, surge a necessidade de um sistema de processamento paralelo distribuído e escalável para processar grandes quantidades de dados. Infelizmente, os atuais recursos de processamento e análise da nuvem não são suficientes para uma quantidade tão grande de dados.

Qual é a solução então? Habilidade de computação de neblina do Spark.

A Fog Computing descentraliza o processamento e armazenamento de dados. No entanto, certas complexidades acompanham o Fog Computing – ele requer baixa latência, processamento massivamente paralelo de ML e algoritmos de análise de gráficos incrivelmente complexos. Graças a componentes vitais da pilha, como Spark Streaming, MLlib e GraphX ​​(um mecanismo de análise de gráficos), o Spark funciona de forma excelente como uma solução de computação em névoa capaz.

Considerações Finais

Esses são os três aplicativos significativos do Spark que estão ajudando empresas e organizações a criar avanços significativos nos domínios de Big Data, Data Science e IoT.

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