前 3 名 Apache Spark 应用程序/用例及其重要性

Apache Spark 是全世界开发人员和大数据专业人士最喜爱的大数据框架之一。 2009 年，伯克利的一个团队在 Apache Software Foundation 许可下开发了 Spark，从那时起，Spark 的流行就如野火般蔓延开来。

如今，阿里巴巴、雅虎、苹果、谷歌、Facebook 和 Netflix 等顶级公司都在使用 Spark。 根据最新统计，Apache Spark 全球市场预计将在 2018 年至 2025 年间以 33.9% 的复合年增长率增长。

Spark 是一个具有内存处理能力的开源集群计算框架。 它是用 Scala 编程语言开发的。 虽然它类似于 MapReduce，但 Spark 包含更多特性和功能，使其成为高效的大数据工具。 速度是 Spark 的核心吸引力。 它以多种语言提供了许多交互式 API，包括 Scala、Java、Python 和 R。阅读有关 MapReduce 和 Spark 比较的更多信息。

Spark如此受欢迎的原因

• Spark 是开发人员的最爱，因为它允许他们使用 Java、Scala、Python 甚至 R 编写应用程序。
• Spark 得到了一个活跃的开发者社区的支持，并且还得到了一家专门的公司 Databricks 的支持。
• 虽然大多数 Spark 应用程序使用 HDFS 作为底层数据文件存储层，但它也兼容其他数据源，如 Cassandra、MySQL 和 AWS S3。
• Spark 是在 Hadoop 生态系统之上开发的，可以轻松快速地部署 Spark。
• 由于物联网和其他连接设备数量的快速增长所产生的大量数据，Spark 从一个小众技术，现在已经成为一种主流技术。

阅读： Apache Spark 在大数据中的作用及其不同之处

Apache Spark 的应用

随着跨行业对 Spark 的采用持续稳步上升，它催生了独特而多样的 Spark 应用程序。 这些 Spark 应用程序正在实际场景中成功实施和执行。 让我们来看看我们这个时代最令人兴奋的 Spark 应用程序！

1. 处理流数据

Apache Spark 最美妙的方面是它处理流数据的能力。 每秒钟，全球都会产生前所未有的数据量。 这促使公司和企业大量处理数据并进行实时分析。 Spark Streaming 特性可以有效地处理这个函数。 通过统一不同的数据处理能力，Spark Streaming 允许开发人员使用单一框架来满足他们所有的处理需求。 Spark Streaming 的一些最佳功能包括：

流式 ETL——Spark 的流式 ETL 在将数据推送到数据存储库之前会不断清理和聚合数据，这与用于数据仓库环境中的批处理的传统 ETL（提取、转换、加载）工具的复杂过程不同——它们首先读取数据，然后将其转换为与数据库兼容的格式，最后将其写入目标数据库。

数据丰富——此功能通过将数据与静态数据相结合，有助于丰富数据的质量，从而促进实时数据分析。 在线营销人员使用数据丰富功能将历史客户数据与实时客户行为数据相结合，以实时向客户提供个性化和有针对性的广告。

触发事件检测 – 触发事件检测功能使您能够迅速检测并响应可能危及系统或在其中造成严重问题的异常行为或“触发事件”。

虽然金融机构利用这种能力来检测欺诈性交易，但医疗保健提供者使用它来识别患者生命体征中潜在危险的健康变化，并自动向护理人员发送警报，以便他们采取适当的行动。

复杂的会话分析——Spark Streaming 允许您将实时会话和事件（例如，登录网站/应用程序后的用户活动）组合在一起并进行分析。 此外，此信息可用于不断更新 ML 模型。 Netflix 使用此功能获取平台上的实时客户行为洞察，并为用户创建更有针对性的节目推荐。

2.机器学习

Spark 具有值得称道的机器学习能力。 它配备了用于执行高级分析的集成框架，允许您对数据集运行重复查询。 这本质上是机器学习算法的处理。 机器学习库 (MLlib) 是 Spark 最强大的 ML 组件之一。

这个库可以执行聚类、分类、降维等等。 借助 MLlib，Spark 可用于许多大数据功能，例如情绪分析、预测智能、客户细分和推荐引擎等。

Spark 另一个值得一提的应用是网络安全。 通过利用 Spark 堆栈的各种组件，安全提供商/公司可以实时检查数据包，以检测任何恶意活动痕迹。 Spark Streaming 使他们能够在将数据包传递到存储库之前检查任何已知威胁。

当数据包到达存储库时，它们会被其他 Spark 组件（例如 MLlib）进一步分析。 通过这种方式，Spark 可以帮助安全提供商识别和检测出现的威胁，从而使他们能够巩固客户端安全性。

3. 雾计算

掌握雾计算的概念与物联网有着深刻的联系。 物联网的蓬勃发展在于将对象和设备嵌入传感器，这些传感器可以相互通信，也可以与用户通信，从而创建一个互连的设备和用户网络。 随着越来越多的用户采用物联网平台，越来越多的用户加入互联设备网络，产生的数据量令人难以理解。

随着物联网的不断扩展，需要一种可扩展的分布式并行处理系统来处理大量数据。 不幸的是，云的当前处理和分析能力不足以处理如此大量的数据。

那有什么解决办法呢？ Spark 的雾计算能力。

雾计算分散数据处理和存储。 然而，雾计算伴随着某些复杂性——它需要低延迟、ML 的大规模并行处理以及极其复杂的图形分析算法。 由于 Spark Streaming、MLlib 和 GraphX（一种图形分析引擎）等重要的堆栈组件，Spark 作为一个强大的雾计算解决方案表现出色。

结论性想法

这是 Spark 的三个重要应用，它们正在帮助公司和组织在大数据、数据科学和物联网领域取得重大突破。

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