Tutorial do Apache Spark para iniciantes: aprenda o Apache Spark com exemplos

Introdução

Os dados estão em toda parte – desde os registros de clientes de uma pequena startup até as planilhas financeiras de uma grande empresa multinacional. As empresas usam esses dados gerados para entender como está o desempenho de seus negócios e onde podem melhorar. Peter Sondergaard, vice-presidente sênior da Gartner Research, disse que a informação é o petróleo do século 21 e a análise pode ser considerada o motor de combustão.

Mas, à medida que as empresas crescem, também crescem seus clientes, partes interessadas, parceiros de negócios e produtos. Assim, a quantidade de dados que eles têm que lidar se torna enorme.

Todos esses dados precisam ser analisados ​​para criar produtos melhores para seus clientes. Mas terabytes de dados produzidos por segundo não podem ser tratados usando planilhas do Excel e diários de bordo. Grandes conjuntos de dados podem ser manipulados por ferramentas como o Apache Spark.

Entraremos nos detalhes do software através de uma introdução ao Apache Spark .

O que é Apache Spark?

Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto . É basicamente um sistema de processamento de dados usado para lidar com grandes cargas de trabalho de dados e conjuntos de dados. Ele pode processar grandes conjuntos de dados rapidamente e também distribuir essas tarefas em vários sistemas para facilitar a carga de trabalho. Possui uma API simples que reduz a carga dos desenvolvedores quando ficam sobrecarregados com os dois termos – processamento de big data e computação distribuída!

O desenvolvimento do Apache Spark começou como um projeto de pesquisa de código aberto no AMPLab da UC Berkeley por Matei Zaharia , que é considerado o fundador do Spark. Em 2010, sob uma licença BSD, o projeto foi open-source. Mais tarde, tornou-se um projeto incubado sob a Apache Software Foundation em 2013. Este se tornou um dos principais projetos da empresa em 2014.

Em 2015, o Spark tinha mais de 1.000 colaboradores no projeto. Isso o tornou um dos projetos mais ativos na Apache Software Foundation e também no mundo do big data. Mais de 200 empresas apoiam este projeto desde 2009.

Mas por que toda essa loucura pelo Spark?

Isso ocorre porque o Spark é capaz de lidar com toneladas de dados e processá-los ao mesmo tempo. Esses dados podem ser distribuídos por milhares de servidores virtuais ou físicos conectados. Possui um enorme conjunto de APIs e bibliotecas que funcionam com diversas linguagens de programação como Python, R, Scala e Java. Ele suporta streaming de dados, tarefas complicadas, como processamento de gráficos e também aprendizado de máquina. Além disso, os recursos de mudança de jogo do Apache Spark aumentam sua demanda.

Ele oferece suporte a uma ampla variedade de bancos de dados, como HDFS do Hadoop, Amazon S3 e bancos de dados NoSQL, como MongoDB, Apache HBase, MapR Database e Apache Cassandra. Ele também suporta Apache Kafka e MapR Event Store.

Arquitetura Apache Spark

Depois de explorar a introdução do Apache Spark, aprenderemos agora sobre sua estrutura. Saiba mais sobre a Arquitetura Apache.

Sua arquitetura é bem definida e possui dois componentes principais:

Conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDD)

Esta é uma coleção de itens de dados armazenados nos nós do trabalhador do cluster Spark. Um cluster é uma coleção distribuída de máquinas onde você pode instalar o Spark. Os RDDs são chamados de resilientes, pois são capazes de corrigir os dados em caso de falha. Eles são chamados de distribuídos, pois estão espalhados por vários nós em um cluster.

Dois tipos de RDDs são suportados pelo Spark:

• Conjuntos de dados do Hadoop criados a partir de arquivos no HDFS (Hadoop Distributed File System)
• Coleções paralelas baseadas em coleções Scala

Os RDDs podem ser usados ​​para dois tipos de operações que são:

• Transformações – Essas operações são usadas para criar RDDs
• Ações – são usadas para instruir o Spark a realizar alguns cálculos e retornar o resultado ao driver. Aprenderemos mais sobre os drivers nas próximas seções

DAG (Gráfico Acíclico Dirigido)

Isso pode ser considerado como uma sequência de ações sobre os dados. Eles são uma combinação de vértices e arestas. Cada vértice representa um RDD e cada aresta representa a computação que deve ser realizada nesse RDD. Este é um gráfico que contém todas as operações aplicadas ao RDD.

Este é um grafo direcionado, pois um nó está conectado ao outro. O gráfico é acíclico, pois não há loop ou ciclo dentro dele. Uma vez que uma transformação é realizada, ela não pode retornar à sua posição original. Uma transformação no Apache Spark é uma ação que transforma um estado de partição de dados de A para B.

Então, como funciona essa arquitetura? Deixe-nos ver.

A arquitetura Apache Spark tem dois daemons primários e um gerenciador de cluster . Estes são – mestre e daemon de trabalho . Um daemon é um programa que é executado como um processo em segundo plano. Um cluster no Spark pode ter muitos escravos, mas um único daemon mestre.

Dentro do nó mestre , existe um programa de driver que executa o aplicativo Spark. O shell interativo que você pode usar para executar o código atua como o programa de unidade. Dentro do programa do driver, o Spark Context é criado. Esse contexto e o programa de driver executam uma tarefa com a ajuda de um gerenciador de cluster.

A tarefa é então distribuída no nó do trabalhador após ser dividida em muitas tarefas. As tarefas são executadas nos RDDs pelos nós do trabalhador . O resultado é devolvido ao Spark Context . Quando você aumenta o número de trabalhadores, os trabalhos podem ser divididos em várias partições e executados paralelamente em vários sistemas. Isso diminuirá a carga de trabalho e melhorará o tempo de conclusão do trabalho.

Apache Spark: Benefícios

Estas são as vantagens de usar o Apache Spark :

Velocidade

Durante a execução de trabalhos, os dados são armazenados primeiro em RDDs. Assim, como esses dados são armazenados na memória, ficam acessíveis rapidamente e o trabalho será executado mais rapidamente. Junto com o cache na memória, o Spark também otimizou a execução de consultas. Com isso, as consultas analíticas podem ser executadas mais rapidamente. Uma velocidade de processamento de dados muito alta pode ser obtida. Pode ser 100 vezes mais rápido que o Hadoop para processar dados em grande escala.

Lidando com várias cargas de trabalho

O Apache Spark pode lidar com várias cargas de trabalho ao mesmo tempo. Podem ser consultas interativas, processamento de gráficos, aprendizado de máquina e análises em tempo real. Um aplicativo Spark pode incorporar muitas cargas de trabalho facilmente.

Fácil de usar

O Apache Spark tem APIs fáceis de usar para lidar com grandes conjuntos de dados. Isso inclui mais de 100 operadores que você pode usar para criar aplicativos paralelos. Esses operadores podem transformar dados e dados semiestruturados podem ser manipulados usando APIs de data frame.

Suporte de linguas

O Spark é o favorito de um desenvolvedor, pois oferece suporte a várias linguagens de programação, como Java, Python, Scala e R. Isso oferece várias opções para desenvolver seus aplicativos. As APIs também são muito amigáveis ​​ao desenvolvedor, pois os ajudam a ocultar a complicada tecnologia de processamento distribuído por trás de operadores de alto nível que ajudam a reduzir a quantidade de código necessária.

Eficiência

A avaliação preguiçosa é realizada no Spark. Isso significa que todas as transformações feitas por meio do RDDS são preguiçosas por natureza. Assim, os resultados dessas transformações não são produzidos de imediato e um novo RDD é criado a partir de um já existente. O usuário pode organizar o programa Apache em várias operações menores, o que aumenta a capacidade de gerenciamento dos programas.

A avaliação preguiçosa aumenta a velocidade do sistema e sua eficiência.

Suporte da comunidade

Sendo um dos maiores projetos de big data de código aberto, tem mais de 200 desenvolvedores de diferentes empresas trabalhando nele. Em 2009, a comunidade foi iniciada e vem crescendo desde então. Portanto, se você enfrentar um erro técnico, provavelmente encontrará uma solução online, postada por desenvolvedores.

Você também pode encontrar muitos desenvolvedores freelance ou em tempo integral prontos para ajudá-lo em seu projeto Spark.

Transmissão em tempo real

O Spark é famoso por transmitir dados em tempo real . Isso é possível por meio do Spark Streaming, que é uma extensão da API principal do Spark. Isso permite que os cientistas de dados lidem com dados em tempo real de várias fontes, como Amazon Kinesis e Kafka . Os dados processados ​​podem então ser transferidos para bancos de dados, sistemas de arquivos e painéis.

O processo é eficiente no sentido de que o Spark Streaming pode se recuperar rapidamente de falhas de dados. Ele executa melhor balanceamento de carga e usa recursos de forma eficiente.

Aplicações do Apache Spark

Após a introdução ao Apache Spark e seus benefícios , aprenderemos mais sobre suas diferentes aplicações:

Aprendizado de máquina

A capacidade do Apache Spark de armazenar os dados na memória e executar consultas repetidamente o torna uma boa opção para treinar algoritmos de ML. Isso ocorre porque a execução repetida de consultas semelhantes reduzirá o tempo necessário para determinar a melhor solução possível.

A Biblioteca de Aprendizado de Máquina (MLlib) do Spark pode realizar operações de análise avançada, como análise preditiva, classificação, análise de sentimento, clustering e redução de dimensionalidade.

Integração de dados

Os dados produzidos nos diferentes sistemas de uma organização nem sempre são limpos e organizados. O Spark é uma ferramenta muito eficiente na execução de operações ETL nesses dados. Isso significa que ele executa, extrai, transforma e carrega operações para extrair dados de diferentes fontes, limpá-los e organizá-los. Esses dados são então carregados em outro sistema para análise.

Análise interativa

Este é um processo através do qual os usuários podem realizar análises de dados em dados ao vivo. Com a ajuda do recurso Structured Streaming no Spark, os usuários podem executar consultas interativas em dados ao vivo. Você também pode executar consultas interativas em uma sessão da Web ao vivo que impulsionará a análise da Web. Algoritmos de aprendizado de máquina também podem ser aplicados a esses fluxos de dados ao vivo.

Computação em neblina

Sabemos que a IoT (Internet das coisas) lida com muitos dados provenientes de vários dispositivos com sensores. Isso cria uma rede de dispositivos e usuários interconectados. Mas à medida que a rede IoT começa a se expandir, há a necessidade de um sistema de processamento paralelo distribuído.

Assim, o processamento de dados e a descentralização do armazenamento são feitos através da Fog Computing junto com o Spark . Para isso, o Spark oferece componentes poderosos como Spark Streaming, GraphX ​​e MLlib. Saiba mais sobre as aplicações do apache spark.

Conclusão

Aprendemos que o Apache Spark é rápido, eficaz e rico em recursos. É por isso que empresas como Huawei, Baidu, IBM, JP Morgan Chase, Lockheed Martin e Microsoft estão usando para acelerar seus negócios. Agora é famoso em vários campos, como varejo, negócios, serviços financeiros, gerenciamento de saúde e manufatura.

À medida que o mundo se torna mais dependente dos dados, o Apache Spark continuará sendo uma ferramenta importante para o processamento de dados no futuro.

Se você estiver interessado em saber mais sobre Big Data, confira nosso programa PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, projetado para profissionais que trabalham e fornece mais de 7 estudos de caso e projetos, abrange 14 linguagens e ferramentas de programação, práticas práticas workshops, mais de 400 horas de aprendizado rigoroso e assistência para colocação de emprego com as principais empresas.

Aprenda cursos de desenvolvimento de software online das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.