Warum Spark die zukünftige Big Data-Plattform ist

Autor: Laura McKinney
Erstelldatum: 1 April 2021
Aktualisierungsdatum: 15 Kann 2024
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Warum Spark die zukünftige Big Data-Plattform ist - Technologie
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Quelle: Snake3d / Dreamstime.com

Wegbringen:

Apache Spark ist ein Open-Source-Tool für die Verarbeitung von Big Data, das auf Hadoop aufbaut (und in gewisser Weise übertrifft).

Apache Hadoop ist seit langem die Grundlage für Big-Data-Anwendungen und gilt als Basisdatenplattform für alle Big-Data-Angebote. In-Memory-Datenbanken und Berechnungen gewinnen jedoch aufgrund der schnelleren Leistung und der schnellen Ergebnisse an Beliebtheit. Apache Spark ist ein neues Framework, das In-Memory-Funktionen für eine schnelle Verarbeitung nutzt (fast 100-mal schneller als Hadoop). Daher wird das Spark-Produkt zunehmend in einer Welt mit großen Datenmengen und vor allem zur schnelleren Verarbeitung eingesetzt.

Was ist Apache Spark?

Apache Spark ist ein Open-Source-Framework für die schnelle und einfache Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data). Es eignet sich für Analytics-Anwendungen, die auf Big Data basieren. Spark kann in einer Hadoop-Umgebung, eigenständig oder in der Cloud verwendet werden. Es wurde an der University of California entwickelt und später der Apache Software Foundation angeboten. Somit gehört es zur Open-Source-Community und kann sehr kostengünstig sein, was es Amateur-Entwicklern ermöglicht, problemlos zu arbeiten. (Weitere Informationen zu Hadoops Open Source finden Sie unter Was ist der Einfluss von Open Source auf das Apache Hadoop-Ökosystem?)


Der Hauptzweck von Spark besteht darin, Entwicklern ein Anwendungsframework zur Verfügung zu stellen, das auf einer zentrierten Datenstruktur basiert. Spark ist außerdem äußerst leistungsfähig und verfügt über die Fähigkeit, große Datenmengen in kurzer Zeit schnell zu verarbeiten, wodurch eine äußerst gute Leistung erzielt wird.Dies macht es viel schneller als der angeblich engste Konkurrent, Hadoop.

Warum Funken über Hadoop so wichtig ist

Von Apache Spark war schon immer bekannt, dass er Hadoop in mehreren Punkten übertrifft, was wahrscheinlich erklärt, warum es so wichtig bleibt. Einer der Hauptgründe hierfür wäre die Berücksichtigung der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Tatsächlich bietet Spark, wie oben bereits erwähnt, eine etwa 100-mal schnellere Verarbeitung als MapReduce von Hadoop für dieselbe Datenmenge. Darüber hinaus werden im Vergleich zu Hadoop deutlich weniger Ressourcen verbraucht, wodurch es kostengünstiger wird.


Ein weiterer wichtiger Aspekt, bei dem Spark die Oberhand hat, ist die Kompatibilität mit einem Ressourcenmanager. Es ist bekannt, dass Apache Spark mit Hadoop ausgeführt wird, genau wie MapReduce. Letzteres ist jedoch derzeit nur mit Hadoop kompatibel. Apache Spark kann jedoch mit anderen Ressourcenmanagern wie YARN oder Mesos zusammenarbeiten. Datenwissenschaftler führen dies häufig als einen der größten Bereiche an, in denen Spark Hadoop wirklich übertrifft.

Auch in Sachen Benutzerfreundlichkeit ist Spark viel besser als Hadoop. Spark bietet APIs für verschiedene Sprachen wie Scala, Java und Python sowie Spark SQL. Es ist relativ einfach, benutzerdefinierte Funktionen zu schreiben. Es gibt auch einen interaktiven Modus zum Ausführen von Befehlen. Hadoop hingegen ist in Java geschrieben und hat den Ruf, ziemlich schwierig zu programmieren zu sein, obwohl es Tools gibt, die den Prozess unterstützen. (Weitere Informationen zu Spark finden Sie unter Wie Apache Spark die schnelle Anwendungsentwicklung unterstützt.)

Was sind die einzigartigen Merkmale von Sparks?

Apache Spark verfügt über einige einzigartige Funktionen, die es wirklich von vielen seiner Konkurrenten im Bereich der Datenverarbeitung unterscheiden. Einige davon wurden im Folgenden kurz umrissen.

Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.

Spark verfügt auch über die angeborene Fähigkeit, die erforderlichen Informationen mithilfe seiner Algorithmen für maschinelles Lernen in den Kern zu laden. Dies ermöglicht es, extrem schnell zu sein.

Apache Spark bietet die Möglichkeit, Grafiken oder sogar Informationen grafischer Art zu verarbeiten und ermöglicht so eine einfache Analyse mit hoher Präzision.

Apache Spark verfügt über die MLib, ein Framework für strukturiertes maschinelles Lernen. Es ist auch vorwiegend schneller in der Implementierung als Hadoop. MLib ist auch in der Lage, verschiedene Probleme zu lösen, wie z.

Warum Spark kein Ersatz für Hadoop ist

Trotz der Tatsache, dass Spark mehrere Aspekte hat, bei denen es Hadoop übertrifft, gibt es immer noch mehrere Gründe, warum es Hadoop noch nicht wirklich ersetzen kann.

Zunächst einmal bietet Hadoop im Vergleich zu Spark einfach einen größeren Werkzeugsatz an. Es hat auch mehrere Praktiken, die in der Branche anerkannt sind. Apache Spark ist allerdings noch relativ jung in der Domäne und wird einige Zeit brauchen, um sich mit Hadoop anzugleichen.

MapReduce von Hadoop hat auch bestimmte Industriestandards gesetzt, wenn es darum geht, einen vollwertigen Betrieb zu betreiben. Andererseits wird immer noch davon ausgegangen, dass Spark nicht vollständig betriebsbereit ist. Oft müssen Organisationen, die Spark verwenden, eine Feinabstimmung vornehmen, um es für ihre Anforderungen vorzubereiten.

MapReduce von Hadoop, das schon länger als Spark erhältlich ist, lässt sich auch einfacher konfigurieren. Dies ist bei Spark jedoch nicht der Fall, da es eine völlig neue Plattform bietet, auf der die groben Patches nicht wirklich getestet wurden.

Was Unternehmen über Spark und Hadoop denken

Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen, Spark für ihre Datenverarbeitungsanforderungen zu nutzen, aber die Geschichte endet noch nicht damit. Es hat sicherlich mehrere starke Aspekte, die es zu einer erstaunlichen Datenverarbeitungsplattform machen. Es bringt jedoch auch eine Reihe von Nachteilen mit sich, die behoben werden müssen.

Es ist eine Vorstellung der Branche, dass Apache Spark hier bleiben wird und möglicherweise sogar die Zukunft für Datenverarbeitungsbedürfnisse darstellt. Es muss jedoch noch eine Menge Entwicklungs- und Polierarbeit geleistet werden, damit es sein Potenzial voll ausschöpfen kann.

Praktische Umsetzungen

Apache Spark wurde und wird von zahlreichen Unternehmen eingesetzt, die ihren Datenverarbeitungsanforderungen entsprechen. Eine der erfolgreichsten Implementierungen wurde von Shopify durchgeführt, das in Frage kommende Stores für geschäftliche Kooperationen auswählen wollte. Das Zeitlimit für das Data Warehouse lag jedoch immer noch im Bereich, als es die von seinen Kunden verkauften Produkte verstehen wollte. Mit Hilfe von Spark konnte das Unternehmen in wenigen Minuten mehrere Millionen Datensätze und dann 67 Millionen Datensätze verarbeiten. Es wurde auch festgestellt, welche Geschäfte in Frage kamen.

Pinterest nutzt Spark, um sich entwickelnde Trends zu identifizieren und das Verhalten der Nutzer zu verstehen. Dies ermöglicht einen besseren Wert in der Pinterest-Community. Spark wird auch von TripAdvisor, einer der weltweit größten Reiseinformations-Websites, verwendet, um die Empfehlungen für Besucher zu beschleunigen.

Fazit

Man kann die Fähigkeiten von Apache Spark und die einzigartigen Funktionen, die es auf den Tisch bringt, nicht bezweifeln. Die Verarbeitungsleistung und -geschwindigkeit sowie die Kompatibilität geben den Ton für eine Reihe zukünftiger Aufgaben an. Es gibt jedoch auch einige Bereiche, die verbessert werden müssen, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Während Hadoop derzeit immer noch die Regel ist, hat Apache Spark eine glänzende Zukunft vor sich und wird von vielen als die zukünftige Plattform für Datenverarbeitungsanforderungen angesehen.