前 3 名 Apache Spark 應用程序/用例及其重要性

Apache Spark 是全世界開發人員和大數據專業人士最喜愛的大數據框架之一。 2009 年，伯克利的一個團隊在 Apache Software Foundation 許可下開發了 Spark，從那時起，Spark 的流行就如野火般蔓延開來。

如今，阿里巴巴、雅虎、蘋果、谷歌、Facebook 和 Netflix 等頂級公司都在使用 Spark。 根據最新統計，Apache Spark 全球市場預計將在 2018 年至 2025 年間以 33.9% 的複合年增長率增長。

Spark 是一個具有內存處理能力的開源集群計算框架。 它是用 Scala 編程語言開發的。 雖然它類似於 MapReduce，但 Spark 包含更多特性和功能，使其成為高效的大數據工具。 速度是 Spark 的核心吸引力。 它以多種語言提供了許多交互式 API，包括 Scala、Java、Python 和 R。閱讀有關 MapReduce 和 Spark 比較的更多信息。

Spark如此受歡迎的原因

• Spark 是開發人員的最愛，因為它允許他們使用 Java、Scala、Python 甚至 R 編寫應用程序。
• Spark 得到了一個活躍的開發者社區的支持，並且還得到了一家專門的公司 Databricks 的支持。
• 雖然大多數 Spark 應用程序使用 HDFS 作為底層數據文件存儲層，但它也兼容其他數據源，如 Cassandra、MySQL 和 AWS S3。
• Spark 是在 Hadoop 生態系統之上開發的，可以輕鬆快速地部署 Spark。
• 由於物聯網和其他連接設備數量的快速增長所產生的數據越來越多，Spark 從一個小眾技術，現在已經成為一種主流技術。

閱讀： Apache Spark 在大數據中的作用及其不同之處

Apache Spark 的應用

隨著跨行業對 Spark 的採用持續穩步上升，它催生了獨特而多樣的 Spark 應用程序。 這些 Spark 應用程序正在實際場景中成功實施和執行。 讓我們來看看我們這個時代最令人興奮的 Spark 應用程序！

1. 處理流數據

Apache Spark 最美妙的方面是它處理流數據的能力。 每秒鐘，全球都會產生前所未有的數據量。 這促使公司和企業大量處理數據並進行實時分析。 Spark Streaming 特性可以有效地處理這個函數。 通過統一不同的數據處理能力，Spark Streaming 允許開發人員使用單一框架來滿足他們所有的處理需求。 Spark Streaming 的一些最佳功能包括：

流式 ETL——Spark 的流式 ETL 在將數據推送到數據存儲庫之前會不斷清理和聚合數據，這與用於數據倉庫環境中的批處理的傳統 ETL（提取、轉換、加載）工具的複雜過程不同——它們首先讀取數據，然後將其轉換為與數據庫兼容的格式，最後將其寫入目標數據庫。

數據豐富——此功能通過將數據與靜態數據相結合，有助於豐富數據的質量，從而促進實時數據分析。 在線營銷人員使用數據豐富功能將歷史客戶數據與實時客戶行為數據相結合，以實時向客戶提供個性化和有針對性的廣告。

觸發事件檢測 – 觸發事件檢測功能使您能夠迅速檢測並響應可能危及系統或在其中造成嚴重問題的異常行為或“觸發事件”。

雖然金融機構利用這種能力來檢測欺詐性交易，但醫療保健提供者使用它來識別患者生命體徵中潛在危險的健康變化，並自動向護理人員發送警報，以便他們採取適當的行動。

複雜的會話分析——Spark Streaming 允許您將實時會話和事件（例如，登錄網站/應用程序後的用戶活動）組合在一起並進行分析。 此外，此信息可用於不斷更新 ML 模型。 Netflix 使用此功能獲取平台上的實時客戶行為洞察，並為用戶創建更有針對性的節目推薦。

2.機器學習

Spark 具有值得稱道的機器學習能力。 它配備了用於執行高級分析的集成框架，允許您對數據集運行重複查詢。 這本質上是機器學習算法的處理。 機器學習庫 (MLlib) 是 Spark 最強大的 ML 組件之一。

這個庫可以執行聚類、分類、降維等等。 借助 MLlib，Spark 可用於許多大數據功能，例如情緒分析、預測智能、客戶細分和推薦引擎等。

Spark 另一個值得一提的應用是網絡安全。 通過利用 Spark 堆棧的各種組件，安全提供商/公司可以實時檢查數據包，以檢測任何惡意活動痕跡。 Spark Streaming 使他們能夠在將數據包傳遞到存儲庫之前檢查任何已知威脅。

當數據包到達存儲庫時，它們會被其他 Spark 組件（例如 MLlib）進一步分析。 通過這種方式，Spark 可以幫助安全提供商識別和檢測出現的威脅，從而使他們能夠鞏固客戶端安全性。

3. 霧計算

掌握霧計算的概念與物聯網有著深刻的聯繫。 物聯網的蓬勃發展在於將對象和設備嵌入傳感器，這些傳感器可以相互通信，也可以與用戶通信，從而創建一個互連的設備和用戶網絡。 隨著越來越多的用戶採用物聯網平台，越來越多的用戶加入互聯設備網絡，產生的數據量令人難以理解。

隨著物聯網的不斷擴展，需要一種可擴展的分佈式並行處理系統來處理大量數據。 不幸的是，雲的當前處理和分析能力不足以處理如此大量的數據。

那有什麼解決辦法呢？ Spark 的霧計算能力。

霧計算分散數據處理和存儲。 然而，霧計算伴隨著某些複雜性——它需要低延遲、ML 的大規模並行處理以及極其複雜的圖形分析算法。 得益於 Spark Streaming、MLlib 和 GraphX（一個圖形分析引擎）等重要的堆棧組件，Spark 作為一個強大的霧計算解決方案表現出色。

結論性想法

這是 Spark 的三個重要應用，它們正在幫助公司和組織在大數據、數據科學和物聯網領域取得重大突破。

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