NộI Dung
- Apache Spark là gì?
- Tại sao Spark lại quan trọng như vậy trên Hadoop
- Sparks Tính năng độc đáo là gì?
- Tại sao Spark không phải là sự thay thế cho Hadoop
- Các công ty nghĩ gì về Spark và Hadoop
- Triển khai thực tế
- Phần kết luận
Nguồn: Snake3d / Dreamstime.com
Lấy đi:
Apache Spark là một công cụ nguồn mở để xử lý dữ liệu lớn đang phát triển (và trong một số cách, vượt qua) Hadoop.
Apache Hadoop đã là nền tảng cho các ứng dụng dữ liệu lớn trong một thời gian dài và được coi là nền tảng dữ liệu cơ bản cho tất cả các dịch vụ liên quan đến dữ liệu lớn. Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu và tính toán trong bộ nhớ đang trở nên phổ biến vì hiệu suất nhanh hơn và kết quả nhanh. Apache Spark là một khung công tác mới sử dụng các khả năng trong bộ nhớ để cung cấp xử lý nhanh (nhanh hơn gần 100 lần so với Hadoop). Vì vậy, sản phẩm Spark ngày càng được sử dụng trong một thế giới dữ liệu lớn và chủ yếu để xử lý nhanh hơn.
Apache Spark là gì?
Apache Spark là một khung công tác nguồn mở để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ (dữ liệu lớn) với tốc độ và sự đơn giản. Nó phù hợp cho các ứng dụng phân tích dựa trên dữ liệu lớn. Spark có thể được sử dụng với môi trường Hadoop, độc lập hoặc trong đám mây. Nó được phát triển tại Đại học California và sau đó được cung cấp cho Quỹ phần mềm Apache. Do đó, nó thuộc về cộng đồng nguồn mở và có thể rất hiệu quả về chi phí, điều này cho phép các nhà phát triển nghiệp dư làm việc dễ dàng. (Để tìm hiểu thêm về nguồn mở Hadoops, hãy xem Ảnh hưởng của nguồn mở đối với hệ sinh thái Apache Hadoop là gì?)
Mục đích chính của Spark là nó cung cấp cho các nhà phát triển một khung ứng dụng hoạt động xung quanh cấu trúc dữ liệu tập trung. Spark cũng cực kỳ mạnh mẽ và có khả năng bẩm sinh để xử lý nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ trong một khoảng thời gian ngắn, do đó mang lại hiệu suất cực kỳ tốt.Điều này làm cho nó nhanh hơn rất nhiều so với những gì được cho là đối thủ cạnh tranh gần nhất của nó, Hadoop.
Tại sao Spark lại quan trọng như vậy trên Hadoop
Apache Spark luôn được biết đến là thủ lĩnh của Hadoop trong một số tính năng, điều này có thể giải thích tại sao nó vẫn quan trọng như vậy. Một trong những lý do chính cho điều này sẽ là xem xét tốc độ xử lý của nó. Trên thực tế, như đã nêu ở trên, Spark cung cấp khả năng xử lý nhanh hơn khoảng 100 lần so với Hadoop từ MapReduce cho cùng một lượng dữ liệu. Nó cũng sử dụng ít tài nguyên hơn đáng kể so với Hadoop, do đó làm cho nó hiệu quả về chi phí.
Một khía cạnh quan trọng khác mà Spark có ưu thế là về khả năng tương thích với người quản lý tài nguyên. Apache Spark được biết là chạy với Hadoop, giống như MapReduce, tuy nhiên, cái sau hiện chỉ tương thích với Hadoop. Tuy nhiên, đối với Apache Spark, nó có thể hoạt động với các nhà quản lý tài nguyên khác như YARN hoặc Mesos. Các nhà khoa học dữ liệu thường trích dẫn đây là một trong những lĩnh vực lớn nhất mà Spark thực sự vượt xa Hadoop.
Khi nói đến việc dễ sử dụng, Spark lại xảy ra tốt hơn rất nhiều so với Hadoop. Spark có API cho một số ngôn ngữ như Scala, Java và Python, bên cạnh việc có Spark SQL. Nó tương đối đơn giản để viết các hàm do người dùng định nghĩa. Nó cũng xảy ra để tự hào một chế độ tương tác để chạy các lệnh. Hadoop, mặt khác, được viết bằng Java và đã nổi tiếng là khá khó lập trình, mặc dù nó có các công cụ hỗ trợ trong quá trình này. (Để tìm hiểu thêm về Spark, hãy xem Cách Spark Spark giúp phát triển ứng dụng nhanh chóng.)
Sparks Tính năng độc đáo là gì?
Apache Spark có một số tính năng độc đáo thực sự phân biệt nó với nhiều đối thủ cạnh tranh trong ngành kinh doanh xử lý dữ liệu. Một số trong số này đã được phác thảo ngắn gọn dưới đây.
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Spark cũng có một khả năng bẩm sinh để tải thông tin cần thiết vào cốt lõi của nó với sự trợ giúp của các thuật toán học máy. Điều này cho phép nó cực kỳ nhanh chóng.
Apache Spark đi kèm với khả năng xử lý đồ thị hoặc thậm chí thông tin có bản chất đồ họa, do đó cho phép phân tích dễ dàng với nhiều độ chính xác.
Apache Spark có MLib, là một khung dành cho học máy có cấu trúc. Nó cũng chủ yếu được thực hiện nhanh hơn Hadoop. MLib cũng có khả năng giải quyết một số vấn đề, chẳng hạn như đọc thống kê, lấy mẫu dữ liệu và kiểm tra tiền đề, để đặt tên cho một số vấn đề.
Tại sao Spark không phải là sự thay thế cho Hadoop
Mặc dù thực tế là Spark có một số khía cạnh khiến nó bỏ tay Hadoop, nhưng vẫn có một số lý do tại sao nó không thể thực sự thay thế Hadoop.
Trước hết, Hadoop chỉ đơn giản cung cấp một bộ công cụ lớn hơn khi so sánh với Spark. Nó cũng có một số thực tiễn được công nhận trong ngành. Mặc dù vậy, Apache Spark vẫn còn khá trẻ trong miền và sẽ cần một thời gian để tự mình sánh ngang với Hadoop.
Hadoop từ MapReduce cũng đã đặt ra các tiêu chuẩn công nghiệp nhất định khi vận hành các hoạt động chính thức. Mặt khác, người ta vẫn tin rằng Spark isn Hoàn toàn sẵn sàng hoạt động với độ tin cậy hoàn toàn. Thông thường, các tổ chức sử dụng Spark cần tinh chỉnh nó, để làm cho nó sẵn sàng cho các yêu cầu của họ.
Hadoop từ MapReduce, đã tồn tại lâu hơn Spark, cũng dễ cấu hình hơn. Mặc dù vậy, đây là trường hợp của Spark, vì xét rằng nó cung cấp một nền tảng hoàn toàn mới mà đã thực sự thử nghiệm các bản vá thô.
Các công ty nghĩ gì về Spark và Hadoop
Nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng Spark cho nhu cầu xử lý dữ liệu của họ, nhưng câu chuyện không có kết thúc ở đó. Nó chắc chắn có một số khía cạnh mạnh mẽ làm cho nó trở thành một nền tảng xử lý dữ liệu tuyệt vời. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với chia sẻ công bằng của nó về những hạn chế cần sửa chữa.
Một ý kiến của ngành công nghiệp rằng Apache Spark vẫn ở đây và thậm chí có thể là tương lai cho nhu cầu xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, nó vẫn cần phải trải qua rất nhiều công việc phát triển và đánh bóng sẽ cho phép nó thực sự khai thác tiềm năng của nó.
Triển khai thực tế
Apache Spark đã và vẫn đang được sử dụng bởi nhiều công ty phù hợp với yêu cầu xử lý dữ liệu của họ. Một trong những triển khai thành công nhất được thực hiện bởi Shopify, họ đang tìm cách chọn các cửa hàng đủ điều kiện để hợp tác kinh doanh. Tuy nhiên, kho dữ liệu của nó đã hết thời gian khi họ muốn hiểu các sản phẩm mà khách hàng của họ đang bán. Với sự giúp đỡ của Spark, công ty đã có thể xử lý vài triệu bản ghi dữ liệu và sau đó xử lý 67 triệu bản ghi trong vài phút. Nó cũng xác định cửa hàng nào đủ điều kiện.
Sử dụng Spark, Pinterest có thể xác định xu hướng phát triển và sau đó sử dụng nó để hiểu hành vi của người dùng. Điều này tiếp tục cho phép giá trị tốt hơn trong cộng đồng Pinterest. Spark cũng đang được sử dụng bởi TripAdvisor, một trong những trang web thông tin du lịch lớn nhất thế giới, để tăng tốc độ khuyến nghị cho khách truy cập.
Phần kết luận
Người ta không thể nghi ngờ về sức mạnh của Apache Spark, ngay cả ở thời điểm hiện tại và bộ tính năng độc đáo mà nó mang lại cho bảng. Sức mạnh xử lý và tốc độ của nó, cùng với khả năng tương thích của nó tạo ra âm thanh cho một số điều sẽ đến trong tương lai. Tuy nhiên, nó cũng có một số lĩnh vực cần cải thiện, nếu đó là để thực sự nhận ra tiềm năng đầy đủ của nó. Mặc dù Hadoop vẫn là quy tắc hiện tại, Apache Spark có một tương lai tươi sáng phía trước và được nhiều người coi là nền tảng tương lai cho các yêu cầu xử lý dữ liệu.