แอปพลิเคชั่น Apache Spark 3 อันดับแรก / กรณีใช้งาน & ทำไมจึงสำคัญ

Apache Spark เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์ก Big Data ที่เป็นที่ชื่นชอบมากที่สุดของนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data ทั่วโลก ในปี 2009 ทีมงานของ Berkeley ได้พัฒนา Spark ภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache Software Foundation และตั้งแต่นั้นมา ความนิยมของ Spark ก็แพร่กระจายอย่างรวดเร็ว

วันนี้ บริษัทชั้นนำอย่าง Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook และ Netflix ใช้ Spark จาก สถิติล่าสุด ตลาดทั่วโลกของ Apache Spark คาดว่าจะเติบโตด้วย CAGR 33.9% ระหว่างปี 2018 ถึง 2025

Spark เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบคลัสเตอร์โอเพนซอร์สที่มีความสามารถในการประมวลผลในหน่วยความจำ ได้รับการพัฒนาในภาษาโปรแกรม Scala แม้ว่าจะคล้ายกับ MapReduce แต่ Spark ก็มีคุณสมบัติและความสามารถมากมายที่ทำให้เป็นเครื่องมือ Big Data ที่มีประสิทธิภาพ ความเร็วเป็นแรงดึงดูดหลักของ Spark มี API แบบโต้ตอบมากมายในหลายภาษา รวมถึง Scala, Java, Python และ R อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเปรียบเทียบ MapReduce & Spark

เหตุผลที่ Spark เป็นที่นิยม

• Spark เป็นที่ชื่นชอบของนักพัฒนาเนื่องจากช่วยให้พวกเขาเขียนแอปพลิเคชันใน Java, Scala, Python และแม้แต่ R
• Spark ได้รับการสนับสนุนจากชุมชนนักพัฒนาที่กระตือรือร้น และยังได้รับการสนับสนุนจากบริษัทโดยเฉพาะ – Databricks
• แม้ว่าแอปพลิเคชัน Spark ส่วนใหญ่จะใช้ HDFS เป็นเลเยอร์การจัดเก็บไฟล์ข้อมูลพื้นฐาน แต่ก็เข้ากันได้กับแหล่งข้อมูลอื่นๆ เช่น Cassandra, MySQL และ AWS S3
• Spark ได้รับการพัฒนาบนระบบนิเวศ Hadoop ที่ช่วยให้ปรับใช้ Spark ได้ง่ายและรวดเร็ว
• จากการเป็นเทคโนโลยีเฉพาะกลุ่ม ตอนนี้ Spark ได้กลายเป็นเทคโนโลยีกระแสหลักแล้ว ด้วยกองข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งสร้างขึ้นจากจำนวน IoT ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออื่นๆ

อ่าน: บทบาทของ Apache Spark ใน Big Data & อะไรที่ทำให้แตกต่าง

แอพพลิเคชั่นของ Apache Spark

เนื่องจากการนำ Spark ไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงทำให้เกิดแอปพลิเคชัน Spark ที่ไม่เหมือนใครและหลากหลาย แอปพลิเคชัน Spark เหล่านี้กำลังถูกนำไปใช้และดำเนินการได้สำเร็จในสถานการณ์จริง มาดูแอพพลิเคชั่น Spark ที่น่าตื่นเต้นที่สุดในยุคของเรากัน!

1. กำลังประมวลผลข้อมูลสตรีมมิ่ง

สิ่งที่ยอดเยี่ยมที่สุดของ Apache Spark คือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลการสตรีม ทุกๆ วินาที จะมีการสร้างข้อมูลจำนวนมากขึ้นทั่วโลกอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน สิ่งนี้ผลักดันให้บริษัทและธุรกิจประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณลักษณะ Spark Streaming สามารถจัดการฟังก์ชันนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการรวมความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกัน Spark Streaming ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้เฟรมเวิร์กเดียวเพื่อรองรับความต้องการในการประมวลผลทั้งหมด คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Spark Streaming คือ:

Streaming ETL – Spark's Streaming ETL ของ Spark จะทำความสะอาดและรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องก่อนที่จะพุชลงในที่เก็บข้อมูล ซึ่งแตกต่างจากกระบวนการที่ซับซ้อนของเครื่องมือ ETL (แยก แปลง โหลด) แบบธรรมดาที่ใช้สำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ในสภาพแวดล้อมคลังข้อมูล – ก่อนอื่นอ่านข้อมูล จากนั้น แปลงเป็นรูปแบบที่เข้ากันได้กับฐานข้อมูล และสุดท้าย เขียนลงในฐานข้อมูลเป้าหมาย

การเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูล – คุณลักษณะนี้ช่วยเพิ่มคุณภาพของข้อมูลโดยการรวมเข้ากับข้อมูลแบบคงที่ ดังนั้นจึงส่งเสริมการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ นักการตลาดออนไลน์ใช้ความสามารถในการเสริมแต่งข้อมูลเพื่อรวมข้อมูลลูกค้าในอดีตเข้ากับข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าแบบสด เพื่อนำเสนอโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลและตรงเป้าหมายแก่ลูกค้าในแบบเรียลไทม์

การตรวจจับเหตุการณ์ทริกเกอร์ – คุณลักษณะการตรวจจับเหตุการณ์ทริกเกอร์ช่วยให้คุณตรวจจับและตอบสนองต่อพฤติกรรมผิดปกติหรือ "เหตุการณ์ทริกเกอร์" ที่อาจทำให้ระบบเสียหายหรือสร้างปัญหาร้ายแรงภายในได้ทันที

ในขณะที่สถาบันการเงินใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้ในการตรวจจับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพใช้เพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงด้านสุขภาพที่อาจเป็นอันตรายในสัญญาณชีพของผู้ป่วย และส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้ดูแลผู้ป่วยโดยอัตโนมัติเพื่อให้พวกเขาสามารถดำเนินการตามความเหมาะสม

การวิเคราะห์เซสชันที่ซับซ้อน – Spark Streaming ช่วยให้คุณสามารถจัดกลุ่มเซสชันสดและกิจกรรมต่างๆ (เช่น กิจกรรมของผู้ใช้หลังจากลงชื่อเข้าใช้เว็บไซต์/แอปพลิเคชัน) เข้าด้วยกันและวิเคราะห์ได้ด้วย นอกจากนี้ ข้อมูลนี้ยังสามารถใช้เพื่ออัปเดตโมเดล ML ได้อย่างต่อเนื่อง Netflix ใช้คุณสมบัตินี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์บนแพลตฟอร์ม และสร้างคำแนะนำการแสดงที่ตรงเป้าหมายยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้

2. การเรียนรู้ของเครื่อง

Spark มีความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องที่น่ายกย่อง มาพร้อมกับกรอบงานแบบบูรณาการสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ช่วยให้คุณเรียกใช้การสืบค้นซ้ำบนชุดข้อมูลได้ โดยพื้นฐานแล้วนี่คือการประมวลผลอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง Machine Learning Library (MLlib) เป็นหนึ่งในองค์ประกอบ ML ที่ทรงพลังที่สุดของ Spark

ไลบรารีนี้สามารถทำคลัสเตอร์ จำแนก ลดขนาด และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วย MLlib Spark สามารถใช้กับฟังก์ชัน Big Data ได้หลายอย่าง เช่น การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ข้อมูลคาดการณ์ การแบ่งส่วนลูกค้า และเครื่องมือแนะนำ และอื่นๆ

แอปพลิเคชั่น Spark ที่สมควรกล่าวถึงอีกอย่างหนึ่งคือความปลอดภัยของเครือข่าย ด้วยการใช้ประโยชน์จากองค์ประกอบที่หลากหลายของ Spark stack ผู้ให้บริการ/บริษัทด้านความปลอดภัยสามารถตรวจสอบแพ็คเก็ตข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับร่องรอยของกิจกรรมที่เป็นอันตรายได้ Spark Streaming ช่วยให้สามารถตรวจสอบภัยคุกคามที่รู้จักก่อนที่จะส่งแพ็กเก็ตไปยังที่เก็บ

เมื่อแพ็กเก็ตมาถึงที่เก็บ แพ็กเก็ตจะถูกวิเคราะห์เพิ่มเติมโดยคอมโพเนนต์ Spark อื่นๆ (เช่น MLlib) ด้วยวิธีนี้ Spark ช่วยให้ผู้ให้บริการรักษาความปลอดภัยสามารถระบุและตรวจจับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นได้ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถรักษาความปลอดภัยของลูกค้าได้

3. คอมพิวเตอร์หมอก

เพื่อให้เข้าใจถึงแนวคิดของ Fog Computing นั้นมีความเกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้งกับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง IoT เติบโตบนแนวคิดของการฝังวัตถุและอุปกรณ์ด้วยเซ็นเซอร์ที่สามารถสื่อสารระหว่างกันและกับผู้ใช้ได้เช่นกัน ดังนั้นจึงสร้างเว็บที่เชื่อมต่อระหว่างอุปกรณ์และผู้ใช้ เนื่องจากผู้ใช้จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เริ่มใช้แพลตฟอร์ม IoT และผู้ใช้จำนวนมากขึ้นเข้าร่วมในเว็บของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อถึงกัน ปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นนั้นเกินความเข้าใจ

เนื่องจาก IoT มีการขยายตัวอย่างต่อเนื่อง จึงมีความจำเป็นที่จะต้องมีระบบการประมวลผลแบบขนานแบบกระจายที่ปรับขนาดได้สำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล น่าเสียดายที่ความสามารถในการประมวลผลและการวิเคราะห์ในปัจจุบันของระบบคลาวด์ไม่เพียงพอสำหรับข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าว

แล้วทางออกคืออะไร? ความสามารถในการคำนวณหมอกของ Spark

Fog Computing กระจายการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนบางอย่างมาพร้อมกับ Fog Computing ซึ่งต้องการเวลาแฝงต่ำ การประมวลผล ML แบบคู่ขนานอย่างหนาแน่น และอัลกอริธึมการวิเคราะห์กราฟที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อ ด้วยองค์ประกอบสแต็กที่สำคัญ เช่น Spark Streaming, MLlib และ GraphX ​​(เครื่องมือวิเคราะห์กราฟ) Spark จึงทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในฐานะโซลูชัน Fog Computing ที่มีความสามารถ

สรุปความคิด

นี่คือแอปพลิเคชันที่สำคัญสามประการของ Spark ที่ช่วยบริษัทและองค์กรต่างๆ ในการสร้างความก้าวหน้าครั้งสำคัญในโดเมนของ Big Data, Data Science และ IoT

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว