En İyi 3 Apache Spark Uygulaması / Kullanım Örnekleri ve Neden Önemli

Apache Spark, tüm dünyadaki geliştiricilerin ve Büyük Veri profesyonellerinin en sevilen Büyük Veri çerçevelerinden biridir. 2009'da Berkeley'deki bir ekip Spark'ı Apache Software Foundation lisansı altında geliştirdi ve o zamandan beri Spark'ın popülaritesi orman yangını gibi yayıldı.

Bugün Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook ve Netflix gibi en iyi şirketler Spark kullanıyor. En son istatistiklere göre , Apache Spark küresel pazarının 2018 ile 2025 arasında %33,9'luk bir CAGR ile büyümesi bekleniyor.

Spark, bellek içi işleme yeteneğine sahip açık kaynaklı bir küme bilgi işlem çerçevesidir. Scala programlama dilinde geliştirilmiştir. MapReduce'a benzer olsa da Spark, onu verimli bir Büyük Veri aracı yapan çok daha fazla özellik ve yetenek içerir. Hız, Spark'ın temel çekiciliğidir. Scala, Java, Python ve R dahil olmak üzere birçok dilde birçok etkileşimli API sunar. MapReduce ve Spark karşılaştırması hakkında daha fazla bilgi edinin.

Spark'ın Bu Kadar Popüler Olmasının Nedenleri

• Spark, Java, Scala, Python ve hatta R'de uygulama yazmalarına izin verdiği için Geliştiricilerin favorisidir.
• Spark, aktif bir geliştirici topluluğu tarafından desteklenmektedir ve ayrıca özel bir şirket olan Databricks tarafından da desteklenmektedir.
• Spark uygulamalarının çoğu, temel veri dosyası depolama katmanı olarak HDFS kullansa da, Cassandra, MySQL ve AWS S3 gibi diğer veri kaynaklarıyla da uyumludur.
• Spark, Spark'ın kolay ve hızlı dağıtımına olanak tanıyan Hadoop ekosisteminin üzerinde geliştirildi.
• Spark, niş bir teknoloji olmaktan çıkıp, hızla artan sayıda IoT ve diğer bağlı cihazlar tarafından üretilen sürekli artan veri yığını sayesinde artık ana akım bir teknoloji haline geldi.

Okuyun: Apache Spark'ın Büyük Verideki Rolü ve Onu Farklı Kılan Nedir?

Apache Spark'ın Uygulamaları

Spark'ın endüstriler arasında benimsenmesi istikrarlı bir şekilde artmaya devam ederken, benzersiz ve çeşitli Spark uygulamalarını doğuruyor. Bu Spark uygulamaları, gerçek dünya senaryolarında başarıyla uygulanmakta ve yürütülmektedir. Zamanımızın en heyecan verici Spark uygulamalarından bazılarına bir göz atalım!

1. Akış Verilerinin İşlenmesi

Apache Spark'ın en harika yönü, akış verilerini işleme yeteneğidir. Her saniye, küresel olarak benzeri görülmemiş miktarda veri üretiliyor. Bu, şirketleri ve işletmeleri verileri büyük yığınlar halinde işlemeye ve gerçek zamanlı olarak analiz etmeye iter. Spark Streaming özelliği bu işlevi verimli bir şekilde işleyebilir. Spark Streaming, farklı veri işleme yeteneklerini birleştirerek, geliştiricilerin tüm işleme gereksinimlerini karşılamak için tek bir çerçeve kullanmalarına olanak tanır. Spark Streaming'in en iyi özelliklerinden bazıları şunlardır:

Akış ETL - Spark'ın Akış ETL'si, veri ambarı ortamlarında toplu işleme için kullanılan geleneksel ETL (çıkarma, dönüştürme, yükleme) araçlarının karmaşık sürecinin aksine, verileri veri havuzlarına göndermeden önce sürekli olarak temizler ve toplar - önce verileri okurlar, sonra veritabanı uyumlu bir formata dönüştürün ve son olarak hedef veritabanına yazın.

Veri zenginleştirme – Bu özellik, statik verilerle birleştirerek verilerin kalitesini zenginleştirmeye yardımcı olur, böylece gerçek zamanlı veri analizini teşvik eder. Çevrimiçi pazarlamacılar, müşterilere gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş ve hedeflenmiş reklamlar sunmak için geçmiş müşteri verilerini canlı müşteri davranışı verileriyle birleştirmek için veri zenginleştirme özelliklerini kullanır.

Tetikleyici olay algılama – Tetikleyici olay algılama özelliği, sistemi tehlikeye atabilecek veya sistem içinde ciddi bir sorun oluşturabilecek olağandışı davranışları veya "tetikleyici olayları" anında tespit etmenize ve bunlara yanıt vermenize olanak tanır.

Finans kuruluşları, hileli işlemleri tespit etmek için bu yetenekten yararlanırken, sağlık hizmeti sağlayıcıları, bir hastanın hayati belirtilerindeki potansiyel olarak tehlikeli sağlık değişikliklerini belirlemek için kullanır ve uygun önlemleri alabilmeleri için bakıcılara otomatik olarak uyarılar gönderir.

Karmaşık oturum analizi – Spark Streaming, canlı oturumları ve etkinlikleri (örneğin, bir web sitesinde/uygulamada oturum açtıktan sonraki kullanıcı etkinliği) birlikte gruplandırmanıza ve bunları analiz etmenize olanak tanır. Ayrıca, bu bilgiler makine öğrenimi modellerini sürekli olarak güncellemek için kullanılabilir. Netflix bu özelliği, platformda gerçek zamanlı müşteri davranışı bilgileri elde etmek ve kullanıcılar için daha hedefli şov önerileri oluşturmak için kullanır.

2. Makine Öğrenimi

Spark, övgüye değer Makine Öğrenimi yeteneklerine sahiptir. Veri kümeleri üzerinde tekrarlanan sorgular çalıştırmanıza izin veren gelişmiş analitik gerçekleştirmek için entegre bir çerçeve ile donatılmıştır. Bu, özünde, Makine öğrenimi algoritmalarının işlenmesidir. Makine Öğrenimi Kitaplığı (MLlib), Spark'ın en güçlü ML bileşenlerinden biridir.

Bu kitaplık kümeleme, sınıflandırma, boyut azaltma ve çok daha fazlasını gerçekleştirebilir. MLlib ile Spark, diğer şeylerin yanı sıra duygu analizi, tahmine dayalı zeka, müşteri segmentasyonu ve öneri motorları gibi birçok Büyük Veri işlevi için kullanılabilir.

Spark'ın bahsetmeye değer bir başka uygulaması da ağ güvenliğidir. Güvenlik sağlayıcıları/şirketler, Spark yığınının çeşitli bileşenlerinden yararlanarak, herhangi bir kötü amaçlı faaliyet izini tespit etmek için veri paketlerini gerçek zamanlı incelemelerle inceleyebilir. Spark Streaming, paketleri havuza geçirmeden önce bilinen tehditleri kontrol etmelerini sağlar.

Paketler depoya ulaştığında, diğer Spark bileşenleri (örneğin, MLlib) tarafından daha fazla analiz edilir. Bu şekilde Spark, güvenlik sağlayıcılarının tehditleri ortaya çıktıklarında belirlemelerine ve tespit etmelerine yardımcı olur ve böylece onların istemci güvenliğini sağlamlaştırmalarını sağlar.

3. Sis Hesaplama

Sis Bilişim kavramını kavramak, Nesnelerin İnterneti ile derinden iç içedir. IoT, kendi aralarında ve kullanıcıyla da iletişim kurabilen sensörlere sahip nesneleri ve cihazları gömme ve böylece birbirine bağlı bir cihaz ve kullanıcı ağı oluşturma fikriyle gelişir. Gittikçe daha fazla kullanıcı IoT platformlarını benimserken ve daha fazla kullanıcı birbirine bağlı cihazların ağına katıldıkça, üretilen veri miktarı anlaşılmaz hale geliyor.

IoT genişlemeye devam ettikçe, büyük miktarda veriyi işlemek için ölçeklenebilir bir dağıtılmış paralel işleme sistemine ihtiyaç duyulmaktadır. Ne yazık ki, bulutun mevcut işleme ve analitik yetenekleri, bu kadar büyük miktarda veri için yeterli değil.

O zaman çözüm ne? Spark'ın Sis Hesaplama yeteneği.

Fog Computing, veri işlemeyi ve depolamayı merkezden uzaklaştırır. Ancak, Fog Computing'e belirli karmaşıklıklar eşlik eder - düşük gecikme süresi, ML'nin büyük ölçüde paralel işlenmesi ve inanılmaz derecede karmaşık grafik analitik algoritmaları gerektirir. Spark Streaming, MLlib ve GraphX ​​(bir grafik analiz motoru) gibi hayati yığın bileşenleri sayesinde Spark, yetenekli bir Sis Bilgi İşlem çözümü olarak mükemmel bir performans sergiliyor.

Sonuç Düşünceleri

Bunlar, şirketlerin ve kuruluşların Büyük Veri, Veri Bilimi ve IoT alanlarında önemli atılımlar yaratmalarına yardımcı olan Spark'ın üç önemli uygulamasıdır.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.