Top 3 aplicații Apache Spark / cazuri de utilizare și de ce contează

Apache Spark este unul dintre cele mai iubite cadre de Big Data ale dezvoltatorilor și profesioniștilor Big Data din întreaga lume. În 2009, o echipă de la Berkeley a dezvoltat Spark sub licența Apache Software Foundation, iar de atunci, popularitatea lui Spark s-a răspândit ca focul.

Astăzi, companii de top precum Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook și Netflix folosesc Spark. Conform celor mai recente statistici , piața globală Apache Spark este estimată să crească cu un CAGR de 33,9% între 2018 și 2025.

Spark este un cadru open-source, de calcul cluster, cu capacitate de procesare în memorie. A fost dezvoltat în limbajul de programare Scala. Deși este similar cu MapReduce, Spark include mult mai multe caracteristici și capabilități care îl fac un instrument eficient de Big Data. Viteza este atracția principală a Spark. Oferă multe API-uri interactive în mai multe limbi, inclusiv Scala, Java, Python și R. Citiți mai multe despre comparația MapReduce și Spark.

Motive pentru care Spark este atât de popular

• Spark este favoritul dezvoltatorilor, deoarece le permite să scrie aplicații în Java, Scala, Python și chiar R.
• Spark este susținut de o comunitate activă de dezvoltatori și este, de asemenea, susținut de o companie dedicată – Databricks.
• Deși majoritatea aplicațiilor Spark utilizează HDFS ca strat de stocare a fișierelor de date de bază, este, de asemenea, compatibil cu alte surse de date precum Cassandra, MySQL și AWS S3.
• Spark a fost dezvoltat pe deasupra ecosistemului Hadoop, care permite implementarea simplă și rapidă a Spark.
• De la a fi o tehnologie de nișă, Spark a devenit acum o tehnologie mainstream, datorită mormanului din ce în ce mai mare de date generate de numărul în creștere rapidă de IoT și alte dispozitive conectate.

Citiți: Rolul Apache Spark în Big Data și ce îl face diferit

Aplicații Apache Spark

Pe măsură ce adoptarea Spark în toate industriile continuă să crească constant, acesta dă naștere unor aplicații Spark unice și variate. Aceste aplicații Spark sunt implementate și executate cu succes în scenarii din lumea reală. Să aruncăm o privire la unele dintre cele mai interesante aplicații Spark ale vremurilor noastre!

1. Prelucrarea datelor în flux

Cel mai minunat aspect al Apache Spark este capacitatea sa de a procesa date în flux. În fiecare secundă, o cantitate fără precedent de date este generată la nivel global. Acest lucru împinge companiile și companiile să prelucreze date în vrac și să le analizeze în timp real. Caracteristica Spark Streaming poate gestiona eficient această funcție. Prin unificarea capacităților disparate de procesare a datelor, Spark Streaming permite dezvoltatorilor să folosească un singur cadru pentru a se adapta tuturor cerințelor lor de procesare. Unele dintre cele mai bune caracteristici ale Spark Streaming sunt:

Streaming ETL – Streaming ETL de la Spark curăță și agregează în mod continuu datele înainte de a le împinge în depozitele de date, spre deosebire de procesul complicat al instrumentelor ETL convenționale (extragere, transformare, încărcare) utilizate pentru procesarea loturilor în mediile de depozit de date – ei citesc mai întâi datele, apoi convertiți-l într-un format compatibil cu baza de date și, în final, scrieți-l în baza de date țintă.

Îmbogățirea datelor – Această caracteristică ajută la îmbogățirea calității datelor prin combinarea acestora cu date statice, promovând astfel analiza datelor în timp real. Specialiștii de marketing online folosesc capabilitățile de îmbogățire a datelor pentru a combina datele istorice ale clienților cu date live despre comportamentul clienților pentru a oferi clienților anunțuri personalizate și direcționate în timp real.

Detectare eveniment declanșator – Caracteristica de detectare a evenimentului declanșator vă permite să detectați și să răspundeți prompt la comportamente neobișnuite sau „evenimente de declanșare” care ar putea compromite sistemul sau ar putea crea o problemă gravă în cadrul acestuia.

În timp ce instituțiile financiare folosesc această capacitate pentru a detecta tranzacțiile frauduloase, furnizorii de asistență medicală o folosesc pentru a identifica schimbările de sănătate potențial periculoase în semnele vitale ale unui pacient și trimite automat alerte îngrijitorilor, astfel încât aceștia să poată lua măsurile corespunzătoare.

Analiza complexă a sesiunii – Spark Streaming vă permite să grupați sesiuni și evenimente live (de exemplu, activitatea utilizatorului după conectarea la un site web/aplicație) împreună și, de asemenea, să le analizați. Mai mult, aceste informații pot fi folosite pentru a actualiza continuu modelele ML. Netflix folosește această funcție pentru a obține informații în timp real despre comportamentul clienților pe platformă și pentru a crea recomandări de emisiuni mai direcționate pentru utilizatori.

2. Învățare automată

Spark are abilități lăudabile de învățare automată. Este echipat cu un cadru integrat pentru efectuarea de analize avansate care vă permite să executați interogări repetate pe seturi de date. Aceasta, în esență, este procesarea algoritmilor de învățare automată. Biblioteca de învățare automată (MLlib) este una dintre cele mai puternice componente ML ale Spark.

Această bibliotecă poate efectua grupare, clasificare, reducerea dimensionalității și multe altele. Cu MLlib, Spark poate fi folosit pentru multe funcții Big Data, cum ar fi analiza sentimentelor, inteligența predictivă, segmentarea clienților și motoare de recomandare, printre altele.

O altă aplicație demnă de menționat a Spark este securitatea rețelei. Prin valorificarea diverselor componente ale stivei Spark, furnizorii/companiile de securitate pot inspecta pachetele de date, inspecții în timp real pentru a detecta orice urmă de activitate rău intenționată. Spark Streaming le permite să verifice orice amenințări cunoscute înainte de a trece pachetele în depozit.

Când pachetele ajung în depozit, ele sunt analizate în continuare de către alte componente Spark (de exemplu, MLlib). În acest fel, Spark ajută furnizorii de securitate să identifice și să detecteze amenințările pe măsură ce apar, permițându-le astfel să consolideze securitatea clientului.

3. Fog Computing

Pentru a înțelege conceptul de Fog Computing este profund legat de Internetul lucrurilor. IoT prosperă pe ideea de a încorpora obiecte și dispozitive cu senzori care pot comunica între ele și cu utilizatorul, creând astfel o rețea interconectată de dispozitive și utilizatori. Pe măsură ce tot mai mulți utilizatori adoptă platforme IoT și mai mulți utilizatori se alătură rețelei de dispozitive interconectate, cantitatea de date generată depășește orice înțelegere.

Pe măsură ce IoT continuă să se extindă, apare necesitatea unui sistem scalabil de procesare paralelă distribuită pentru procesarea unor cantități mari de date. Din păcate, capacitățile actuale de procesare și analiză ale cloud-ului nu sunt suficiente pentru cantități atât de masive de date.

Care este atunci soluția? Abilitatea de calcul a ceață a lui Spark.

Fog Computing descentralizează procesarea și stocarea datelor. Cu toate acestea, anumite complexități însoțesc Fog Computing - necesită o latență scăzută, procesare masiv paralelă a ML și algoritmi de analiză a graficelor incredibil de complexi. Datorită componentelor vitale ale stivei, cum ar fi Spark Streaming, MLlib și GraphX ​​(un motor de analiză a graficelor), Spark funcționează excelent ca soluție Fog Computing capabilă.

Gânduri de încheiere

Acestea sunt cele trei aplicații semnificative ale Spark care ajută companiile și organizațiile să creeze descoperiri semnificative în domeniile Big Data, Data Science și IoT.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.