Apache Spark 在大数据中的作用及其与众不同之处

Apache Spark 已成为 Hadoop 的更易于访问和引人注目的替代品，Hadoop 是管理大数据的原始选择。 与其他复杂的大数据工具一样，Apache Spark 功能非常强大，并且装备精良，可以有效地处理庞大的数据集。
通过这篇博文，让我们帮助您阐明 Apache Spark 的细节。

什么是 Apache Spark？

简单来说，Spark 是一种通用的数据处理和处理引擎，适用于各种环境。 数据科学家利用 Apache Spark 来改进他们的查询、分析和数据转换。 使用 Spark 最常完成的任务包括跨大型数据集的交互式查询、分析和处理来自传感器和其他来源的流数据，以及机器学习任务。
Spark 于 2009 年在加州大学伯克利分校推出。 它早在 2014 年就进入了 Apache 软件基金会的孵化器，并于 2014 年晋升为基金会最高级别的项目之一。 目前，Spark 是基金会评价最高的项目之一。 围绕该项目成长起来的社区既包括多产的个人贡献者，也包括资金充足的企业支持者。

从一开始，它就确保大多数任务发生在内存中。 因此，它总是比 Hadoop 的 MapReduce 等其他方法更快、更优化，后者在每个处理阶段之间将数据写入硬盘驱动器和从硬盘驱动器写入数据。 据称，Spark 的内存容量使其速度比 Hadoop 的 MapReduce 快 100 倍。 这种比较，无论多么真实，都是不公平的。 因为 Spark 在设计时考虑到了速度，而 Hadoop 是为批处理而开发的（它不需要像流处理那样高的速度）。

火花做什么？

Spark 能够一次处理 PB 级的数据。 这些数据分布在由数千个协作服务器（物理或虚拟）组成的集群中。 Apache spark 带有大量库和 API，支持所有常用语言，如 Python、R 和 Scala。 Spark 通常与 HDFS（Hadoop 分布式文件系统 - Hadoop 的数据存储系统）一起使用，但也可以与其他数据存储系统很好地集成。

Apache Spark 的一些典型用例包括：

• Spark 流和处理：今天，管理数据“流”对于任何数据专业人员来说都是一个挑战。 这些数据稳定地到达，通常来自多个来源，而且都是一次。 虽然一种方法可能是将这些数据存储在磁盘中并进行回顾性分析，但这会使企业蒙受损失。 例如，可以实时处理财务数据流，以识别并拒绝潜在的欺诈交易。 Apache Spark 正是在这方面提供了帮助。
• 机器学习：随着数据量的增加，机器学习方法也变得更加可行和准确。 今天，可以训练软件识别触发器并根据触发器采取行动，然后将相同的解决方案应用于新的和未知的数据。 Apache Spark 将数据存储在内存中的出色功能有助于更快地查询，因此使其成为训练 ML 算法的绝佳选择。
• 交互式流分析：业务分析师和数据科学家希望通过提问来探索他们的数据。 他们不再希望使用预定义的查询来创建销售、生产线生产力或股票价格的静态仪表板。 这种交互式查询过程需要 Spark 等能够快速响应的系统。
• 数据集成：数据由多种来源产生，很少是干净的。 ETL（提取、转换、加载）过程通常用于从不同的系统中提取数据，对其进行清理、标准化，然后将其存储到单独的系统中进行分析。 Spark 越来越多地被用于减少为此所需的成本和时间。

使用 Apache Spark 的公司

众多组织迅速支持并与 Apache Spark 携手合作。 他们意识到 Spark 提供了真正的价值，例如交互式查询和机器学习。
IBM 和华为等知名公司已经在这项技术上投入了大量资金，许多成长中的初创公司都在 Spark 及其周围构建他们的产品。 例如，负责创建 Spark 的伯克利团队于 2013 年创立了 Databricks。Databricks 提供了一个由 Spark 提供支持的托管端到端数据平台。

所有主要的 Hadoop 供应商都开始支持 Spark 以及他们现有的产品。 百度、电子商务运营商阿里巴巴淘宝和社交网络公司腾讯等面向 Web 的组织都在大规模使用基于 Spark 的运营。 为了让您了解 Apache Spark 的强大功能，腾讯拥有 8 亿活跃用户，每天产生超过 800 TB 的数据进行处理。

除了这些网络巨头之外，诺华等制药公司也依赖 Spark。 使用 Spark Streaming，他们减少了将建模数据交到研究人员手中所需的时间。

是什么让 Spark 与众不同？

让我们看看 Apache Spark 迅速成为数据科学家最爱的关键原因：

• 灵活性和可访问性： Spark 拥有如此丰富的 API 集，确保其所有功能都非常易于访问。 所有这些 API 都旨在快速有效地与大规模数据交互，从而使 Apache Spark 极其灵活。 这些 API 有完整的文档，并且以非常清晰和直接的方式编写。
• 速度：速度是 Spark 的设计目标。 无论是在内存中还是在磁盘上。 一组 Databricks 使用 Spark 完成 100TB 基准挑战。 这一挑战涉及处理庞大但静态的数据集。 该团队能够使用 Spark 在 23 分钟内处理存储在 SSD 上的 100TB 数据。 之前的获胜者使用 Hadoop 在 72 分钟内完成了这项工作。 更好的是，Spark 在支持对存储在内存中的数据进行交互式查询时表现出色。 在这些情况下，Apache Spark 据称比 MapR 快 100 倍。
• 支持：正如我们之前所说，Apache Spark 支持大多数著名的编程语言，包括 Java、Python、Scala 和 R。Spark 还支持与除 HDFS 之外的许多存储系统的紧密集成。 此外，Apache Spark 背后的社区庞大、活跃且国际化。

结论

至此，我们来到了这篇博文的结尾。 我们希望您喜欢深入了解 Apache Spark 的详细信息。 如果大量数据让您肾上腺素飙升，我们建议您亲身体验 Apache Spark，让自己成为资产！

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