3 лучших приложения Apache Spark / Варианты использования и почему это важно

Apache Spark — одна из самых любимых платформ для работы с большими данными среди разработчиков и специалистов по работе с большими данными во всем мире. В 2009 году команда Беркли разработала Spark по лицензии Apache Software Foundation, и с тех пор популярность Spark росла со скоростью лесного пожара.

Сегодня ведущие компании, такие как Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook и Netflix, используют Spark. Согласно последним статистическим данным, ожидается, что мировой рынок Apache Spark будет расти со среднегодовым темпом роста 33,9% в период с 2018 по 2025 год.

Spark — это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом и возможностью обработки в памяти. Он был разработан на языке программирования Scala. Хотя он похож на MapReduce, Spark содержит гораздо больше функций и возможностей, которые делают его эффективным инструментом для работы с большими данными. Скорость — главная привлекательность Spark. Он предлагает множество интерактивных API на разных языках, включая Scala, Java, Python и R. Узнайте больше о сравнении MapReduce и Spark.

Причины, по которым Spark так популярен

• Spark является фаворитом разработчиков, поскольку позволяет им писать приложения на Java, Scala, Python и даже R.
• Spark поддерживается активным сообществом разработчиков, а также специальной компанией — Databricks.
• Хотя большинство приложений Spark используют HDFS в качестве основного уровня хранения файлов данных, он также совместим с другими источниками данных, такими как Cassandra, MySQL и AWS S3.
• Spark был разработан на основе экосистемы Hadoop, что позволяет легко и быстро развертывать Spark.
• Из нишевой технологии Spark теперь стала основной технологией благодаря постоянно растущему объему данных, генерируемых быстро растущим числом IoT и других подключенных устройств.

Читайте: Роль Apache Spark в больших данных и его отличия

Приложения Apache Spark

По мере того, как распространение Spark в разных отраслях продолжает неуклонно расти, появляются уникальные и разнообразные приложения Spark. Эти приложения Spark успешно внедряются и выполняются в реальных сценариях. Давайте взглянем на некоторые из самых захватывающих приложений Spark нашего времени!

1. Обработка потоковых данных

Самым замечательным аспектом Apache Spark является его способность обрабатывать потоковые данные. Каждую секунду во всем мире генерируется беспрецедентный объем данных. Это заставляет компании и предприятия обрабатывать большие объемы данных и анализировать их в режиме реального времени. Функция Spark Streaming может эффективно справиться с этой функцией. Объединяя разрозненные возможности обработки данных, Spark Streaming позволяет разработчикам использовать единую платформу для удовлетворения всех своих требований к обработке. Некоторые из лучших функций Spark Streaming:

Streaming ETL — Streaming ETL Spark постоянно очищает и агрегирует данные, прежде чем помещать их в репозитории данных, в отличие от сложного процесса обычных инструментов ETL (извлечение, преобразование, загрузка), используемых для пакетной обработки в средах хранилищ данных — они сначала считывают данные, а затем преобразовать его в формат, совместимый с базой данных, и, наконец, записать его в целевую базу данных.

Обогащение данных — эта функция помогает улучшить качество данных, объединяя их со статическими данными, тем самым способствуя анализу данных в реальном времени. Интернет-маркетологи используют возможности обогащения данных, чтобы объединить исторические данные о клиентах с данными о поведении клиентов в реальном времени для предоставления персонализированной и целевой рекламы клиентам в режиме реального времени.

Обнаружение триггерных событий. Функция обнаружения триггерных событий позволяет быстро обнаруживать и реагировать на необычное поведение или «триггерные события», которые могут поставить систему под угрозу или создать в ней серьезную проблему.

В то время как финансовые учреждения используют эту возможность для обнаружения мошеннических транзакций, поставщики медицинских услуг используют ее для выявления потенциально опасных изменений показателей жизнедеятельности пациента и автоматически отправляют оповещения лицам, осуществляющим уход, чтобы они могли принять соответствующие меры.

Комплексный анализ сеансов — Spark Streaming позволяет группировать сеансы и события в реальном времени (например, активность пользователя после входа на веб-сайт/приложение) вместе, а также анализировать их. Более того, эту информацию можно использовать для постоянного обновления моделей машинного обучения. Netflix использует эту функцию для получения информации о поведении клиентов на платформе в режиме реального времени и для создания более целенаправленных рекомендаций по показу для пользователей.

2. Машинное обучение

Spark обладает замечательными способностями к машинному обучению. Он оснащен интегрированной платформой для выполнения расширенной аналитики, которая позволяет выполнять повторяющиеся запросы к наборам данных. Это, по сути, обработка алгоритмов машинного обучения. Библиотека машинного обучения (MLlib) — один из самых мощных компонентов машинного обучения Spark.

Эта библиотека может выполнять кластеризацию, классификацию, уменьшение размерности и многое другое. С MLlib Spark можно использовать для многих функций больших данных, таких как анализ настроений, прогнозная аналитика, сегментация клиентов и механизмы рекомендаций, среди прочего.

Еще одно достойное упоминания применение Spark — сетевая безопасность. Используя различные компоненты стека Spark, поставщики/компании, обеспечивающие безопасность, могут проверять пакеты данных в режиме реального времени для обнаружения любых следов вредоносной активности. Spark Streaming позволяет им проверять любые известные угрозы перед передачей пакетов в репозиторий.

Когда пакеты поступают в репозиторий, они подвергаются дальнейшему анализу другими компонентами Spark (например, MLlib). Таким образом, Spark помогает поставщикам услуг безопасности выявлять и обнаруживать угрозы по мере их появления, что позволяет им укреплять безопасность клиентов.

3. Туманные вычисления

Чтобы понять концепцию туманных вычислений, она тесно связана с Интернетом вещей. Интернет вещей процветает благодаря идее встраивания объектов и устройств в датчики, которые могут взаимодействовать друг с другом, а также с пользователем, создавая тем самым взаимосвязанную сеть устройств и пользователей. По мере того, как все больше и больше пользователей переходят на платформы IoT и все больше пользователей присоединяются к сети взаимосвязанных устройств, объем генерируемых данных выходит за рамки понимания.

Поскольку IoT продолжает расширяться, возникает потребность в масштабируемой распределенной системе параллельной обработки для обработки огромных объемов данных. К сожалению, нынешних возможностей обработки и аналитики облака недостаточно для таких огромных объемов данных.

Каково решение тогда? Способность Spark к туманным вычислениям.

Туманные вычисления децентрализуют обработку и хранение данных. Однако туманные вычисления сопровождаются определенными сложностями — они требуют малой задержки, массивно-параллельной обработки машинного обучения и невероятно сложных алгоритмов графовой аналитики. Благодаря жизненно важным компонентам стека, таким как Spark Streaming, MLlib и GraphX ​​(механизм анализа графов), Spark превосходно работает как способное решение для туманных вычислений.

Заключительные мысли

Это три важных приложения Spark, которые помогают компаниям и организациям совершать значительные прорывы в областях больших данных, науки о данных и Интернета вещей.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.