Papel do Apache Spark no Big Data e o que o diferencia

O Apache Spark surgiu como um substituto muito mais acessível e atraente para o Hadoop, a escolha original para gerenciar Big Data. O Apache Spark, como outras ferramentas sofisticadas de Big Data, é extremamente poderoso e bem equipado para lidar com grandes conjuntos de dados com eficiência.
Por meio desta postagem no blog, vamos ajudá-lo a esclarecer os detalhes do Apache Spark.

O que é Apache Spark?

Spark, em termos muito simples, é uma manipulação de dados de uso geral e o mecanismo de processamento adequado para uso em várias circunstâncias. Os cientistas de dados usam o Apache Spark para melhorar suas consultas, análises e também a transformação de dados. As tarefas realizadas com mais frequência usando o Spark incluem consultas interativas em grandes conjuntos de dados, análise e processamento de dados de streaming de sensores e outras fontes, bem como tarefas de aprendizado de máquina.
Spark foi introduzido em 2009 na Universidade da Califórnia, Berkeley. Ele chegou à incubadora da Apache Software Foundation em 2014 e foi promovido em 2014 a um dos projetos de mais alto nível da Fundação. Atualmente, o Spark é um dos projetos mais bem avaliados da fundação. A comunidade que cresceu em torno do projeto inclui tanto contribuidores individuais prolíficos quanto apoiadores corporativos bem financiados.

Desde o início, foi garantido que a maioria das tarefas acontecesse na memória. Portanto, sempre seria mais rápido e muito mais otimizado do que outras abordagens, como o MapReduce do Hadoop, que grava dados de e para discos rígidos entre cada estágio de processamento. Alega-se que a capacidade de memória do Spark oferece velocidade 100x maior do que o MapReduce do Hadoop. Esta comparação, por mais verdadeira que seja, não é justa. Porque o Spark foi projetado tendo em mente a velocidade, enquanto o Hadoop foi desenvolvido idealmente para processamento em lote (que não requer tanta velocidade quanto o processamento de fluxo).

O que o Spark faz?

O Spark é capaz de lidar com petabytes de dados por vez. Esses dados são distribuídos em um cluster de milhares de servidores cooperativos – físicos ou virtuais. O Apache Spark vem com um extenso conjunto de bibliotecas e API que suportam todas as linguagens comumente usadas, como Python, R e Scala. O Spark é frequentemente usado com HDFS (Hadoop Distributed File System – sistema de armazenamento de dados do Hadoop), mas pode ser integrado igualmente bem com outros sistemas de armazenamento de dados.

Alguns casos de uso típicos do Apache Spark incluem:

• Spark streaming e processamento: Hoje, gerenciar “streams” de dados é um desafio para qualquer profissional de dados. Esses dados chegam de forma constante, geralmente de várias fontes, e tudo ao mesmo tempo. Embora uma maneira possa ser armazenar esses dados em discos e analisá-los retrospectivamente, isso custaria uma perda para as empresas. Fluxos de dados financeiros, por exemplo, podem ser processados ​​em tempo real para identificar – e recusar – transações potencialmente fraudulentas. O Apache Spark ajuda exatamente nisso.
• Aprendizado de máquina: com o aumento do volume de dados, as abordagens de ML também estão se tornando muito mais viáveis ​​e precisas. Hoje, o software pode ser treinado para identificar e agir de acordo com os gatilhos e, em seguida, aplicar as mesmas soluções a dados novos e desconhecidos. O recurso de destaque do Apache Spark de armazenar dados na memória ajuda na consulta mais rápida e, portanto, o torna uma excelente opção para treinar algoritmos de ML.
• Análise de streaming interativa: analistas de negócios e cientistas de dados desejam explorar seus dados fazendo uma pergunta. Eles não querem mais trabalhar com consultas predefinidas para criar painéis estáticos de vendas, produtividade da linha de produção ou preços de ações. Esse processo de consulta interativa requer sistemas como o Spark, capazes de responder rapidamente.
• Integração de dados: os dados são produzidos por uma variedade de fontes e raramente são limpos. Os processos ETL (Extrair, transformar, carregar) são frequentemente executados para extrair dados de diferentes sistemas, limpá-los, padronizá-los e armazená-los em um sistema separado para análise. O Spark está sendo cada vez mais usado para reduzir o custo e o tempo necessários para isso.

Empresas que usam Apache Spark

Uma grande variedade de organizações foi rápida em apoiar e dar as mãos ao Apache Spark. Eles perceberam que o Spark oferece valor real, como consultas interativas e aprendizado de máquina.
Empresas famosas como IBM e Huawei já investiram uma quantia bastante significativa nessa tecnologia, e muitas startups em crescimento estão construindo seus produtos dentro e ao redor do Spark. Por exemplo, a equipe de Berkeley responsável pela criação do Spark fundou o Databricks em 2013. O Databricks fornece uma plataforma de dados de ponta a ponta hospedada desenvolvida pelo Spark.

Todos os principais fornecedores de Hadoop estão começando a oferecer suporte ao Spark juntamente com seus produtos existentes. Organizações orientadas para a Web, como Baidu, operação de comércio eletrônico Alibaba Taobao e empresa de rede social Tencent, usam operações baseadas em Spark em escala. Para lhe dar uma perspectiva do poder do Apache Spark, a Tencent tem 800 milhões de usuários ativos que geram mais de 800 TB de dados por dia para processamento.

Além desses gigantes baseados na web, empresas farmacêuticas como a Novartis também dependem do Spark. Usando o Spark Streaming, eles reduziram o tempo necessário para colocar os dados de modelagem nas mãos dos pesquisadores.

O que diferencia o Spark?

Vejamos as principais razões pelas quais o Apache Spark se tornou rapidamente o favorito de um cientista de dados:

• Flexibilidade e acessibilidade: com um conjunto tão rico de APIs, o Spark garantiu que todos os seus recursos sejam incrivelmente acessíveis. Todas essas APIs são projetadas para interagir de forma rápida e eficiente com dados em escala, tornando o Apache Spark extremamente flexível. Existe uma documentação completa para essas APIs e está escrita de maneira extraordinariamente lúcida e direta.
• Velocidade: Velocidade é para o que o Spark foi projetado. Tanto na memória quanto no disco. Uma equipe de Databricks usou o Spark para o desafio 100TB Benchmark. Esse desafio envolve o processamento de um conjunto de dados enorme, mas estático. A equipe conseguiu processar 100 TB de dados armazenados em um SSD em apenas 23 minutos usando o Spark. O vencedor anterior fez isso em 72 minutos usando o Hadoop. O que é ainda melhor é que o Spark funciona bem ao oferecer suporte a consultas interativas de dados armazenados na memória. Nessas situações, o Apache Spark é 100 vezes mais rápido que o MapR.
• Suporte: Como dissemos anteriormente, o Apache Spark oferece suporte à maioria das linguagens de programação famosas, incluindo Java, Python, Scala e R. O Spark também inclui suporte para integração total com vários sistemas de armazenamento, exceto apenas HDFS. Além disso, a comunidade por trás do Apache Spark é enorme, ativa e internacional.

Conclusão

Com isso, chegamos ao final desta postagem no blog. Esperamos que você tenha gostado de conhecer os detalhes do Apache Spark. Se grandes conjuntos de dados aumentam sua adrenalina, recomendamos que você use o Apache Spark e torne-se um ativo!

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