Contenuto
- Che cos'è Apache Spark?
- Perché Spark è così importante su Hadoop
- Quali sono le caratteristiche uniche di Sparks?
- Perché Spark non è un sostituto di Hadoop
- Cosa pensano le aziende di Spark e Hadoop
- Implementazioni pratiche
- Conclusione
Fonte: Snake3d / Dreamstime.com
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Apache Spark è uno strumento open source per l'elaborazione di big data che si insinua (e in qualche modo supera) Hadoop.
Apache Hadoop è da molto tempo la base per le applicazioni di big data ed è considerata la piattaforma di dati di base per tutte le offerte relative ai big data. Tuttavia, il database e il calcolo in memoria stanno guadagnando popolarità a causa delle prestazioni più veloci e dei risultati rapidi. Apache Spark è un nuovo framework che utilizza funzionalità in memoria per offrire un'elaborazione rapida (quasi 100 volte più veloce di Hadoop). Pertanto, il prodotto Spark viene sempre più utilizzato in un mondo di big data e principalmente per un'elaborazione più rapida.
Che cos'è Apache Spark?
Apache Spark è un framework open source per l'elaborazione di enormi volumi di dati (big data) con velocità e semplicità. È adatto per applicazioni di analisi basate su big data. Spark può essere utilizzato con un ambiente Hadoop, autonomo o nel cloud. È stato sviluppato presso l'Università della California e successivamente offerto alla Apache Software Foundation. Pertanto, appartiene alla comunità open source e può essere molto conveniente, il che consente inoltre agli sviluppatori amatoriali di lavorare con facilità. (Per saperne di più sull'open source Hadoops, vedi Qual è l'influenza dell'open source sull'ecosistema Apache Hadoop?)
Lo scopo principale di Spark è offrire agli sviluppatori un framework applicativo che funzioni attorno a una struttura di dati centrata. Spark è anche estremamente potente e ha la capacità innata di elaborare rapidamente enormi quantità di dati in un breve lasso di tempo, offrendo così prestazioni estremamente buone.Questo lo rende molto più veloce di quello che si dice essere il suo concorrente più vicino, Hadoop.
Perché Spark è così importante su Hadoop
Apache Spark è sempre stato noto per avere la meglio su Hadoop in diverse funzionalità, il che probabilmente spiega perché rimanga così importante. Uno dei motivi principali per questo sarebbe considerare la sua velocità di elaborazione. In effetti, come già detto in precedenza, Spark offre un'elaborazione circa 100 volte più rapida rispetto a MapReduce di Hadoop per la stessa quantità di dati. Utilizza inoltre un numero significativamente inferiore di risorse rispetto a Hadoop, rendendolo quindi economico.
Un altro aspetto chiave in cui Spark ha il sopravvento è in termini di compatibilità con un gestore delle risorse. Apache Spark è noto per funzionare con Hadoop, proprio come MapReduce, tuttavia, quest'ultimo è attualmente compatibile solo con Hadoop. Per quanto riguarda Apache Spark, tuttavia, può funzionare con altri gestori di risorse come YARN o Mesos. I data scientist spesso lo citano come una delle aree più grandi in cui Spark supera davvero Hadoop.
Quando si tratta di facilità d'uso, Spark sembra essere molto meglio di Hadoop. Spark ha API per diversi linguaggi come Scala, Java e Python, oltre ad avere Spark SQL. Scrivere funzioni definite dall'utente è relativamente semplice. Capita anche di vantare una modalità interattiva per l'esecuzione dei comandi. Hadoop, d'altra parte, è scritto in Java e ha guadagnato la reputazione di essere abbastanza difficile da programmare, sebbene abbia strumenti che aiutano nel processo. (Per ulteriori informazioni su Spark, vedere Come Apache Spark aiuta lo sviluppo rapido di applicazioni.)
Quali sono le caratteristiche uniche di Sparks?
Apache Spark ha alcune caratteristiche uniche che lo distinguono davvero da molti dei suoi concorrenti nel settore dell'elaborazione dei dati. Alcuni di questi sono stati descritti brevemente di seguito.
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Spark ha anche un'innata capacità di caricare le informazioni necessarie nel suo nucleo con l'aiuto dei suoi algoritmi di apprendimento automatico. Questo gli permette di essere estremamente veloce.
Apache Spark ha la capacità di elaborare grafici o persino informazioni di natura grafica, consentendo così una facile analisi con molta precisione.
Apache Spark ha il MLib, che è un framework pensato per l'apprendimento automatico strutturato. È anche prevalentemente più veloce nell'attuazione di Hadoop. MLib è anche in grado di risolvere diversi problemi, come la lettura statistica, il campionamento dei dati e il test dei locali, per citarne alcuni.
Perché Spark non è un sostituto di Hadoop
Nonostante il fatto che Spark abbia diversi aspetti in cui sconfigge Hadoop, ci sono ancora diversi motivi per cui non può ancora sostituire Hadoop.
Prima di tutto, Hadoop offre semplicemente un set più ampio di strumenti rispetto a Spark. Ha anche diverse pratiche che sono riconosciute nel settore. Apache Spark, tuttavia, è ancora relativamente giovane nel dominio e avrà bisogno di un po 'di tempo per mettersi alla pari con Hadoop.
MapReduce di Hadoop ha anche fissato alcuni standard di settore quando si tratta di eseguire operazioni a tutti gli effetti. D'altra parte, si ritiene ancora che Spark non sia del tutto pronto a funzionare con la massima affidabilità. Spesso, le organizzazioni che usano Spark devono perfezionarlo, al fine di renderlo pronto per il loro insieme di requisiti.
MapReduce di Hadoop, in circolazione da più tempo di Spark, è anche più facile da configurare. Questo non è il caso di Spark, considerando che offre una piattaforma completamente nuova che non ha davvero testato patch ruvide.
Cosa pensano le aziende di Spark e Hadoop
Molte aziende hanno già iniziato a utilizzare Spark per le loro esigenze di elaborazione dei dati, ma la storia non finisce qui. Ha sicuramente diversi aspetti forti che lo rendono una straordinaria piattaforma di elaborazione dei dati. Tuttavia, arriva anche con la sua giusta quota di inconvenienti che devono essere riparati.
È un'idea del settore che Apache Spark è qui per rimanere ed è forse anche il futuro per le esigenze di elaborazione dei dati. Tuttavia, deve ancora subire molto lavoro di sviluppo e lucidatura che gli consentiranno di sfruttare veramente il suo potenziale.
Implementazioni pratiche
Apache Spark è stato ed è tuttora impiegato da numerose aziende che soddisfano i loro requisiti di elaborazione dei dati. Una delle implementazioni di maggior successo è stata effettuata da Shopify, che stava cercando di selezionare negozi idonei per collaborazioni commerciali. Tuttavia, il suo data warehouse ha continuato a scadere quando voleva capire i prodotti che i suoi clienti stavano vendendo. Con l'aiuto di Spark, la società è stata in grado di elaborare diversi milioni di record di dati e quindi elaborare 67 milioni di record in pochi minuti. Ha inoltre determinato quali negozi erano ammissibili.
Facendo uso di Spark, Pinterest è in grado di identificare le tendenze in via di sviluppo e quindi lo utilizza per comprendere il comportamento degli utenti. Ciò consente inoltre un migliore valore nella comunità Pinterest. Spark viene inoltre utilizzato da TripAdvisor, uno dei siti di informazione di viaggio più grandi del mondo, per accelerare i suoi consigli ai visitatori.
Conclusione
Non si può dubitare dell'abilità di Apache Spark, anche al momento, e del set unico di funzionalità che porta sul tavolo. La sua potenza di elaborazione e velocità, insieme alla sua compatibilità, danno il tono per diverse cose in futuro. Tuttavia, ha anche diverse aree su cui deve migliorare, se si vuole veramente realizzare il suo pieno potenziale. Mentre Hadoop è ancora al primo posto nelle regole, Apache Spark ha un futuro brillante ed è considerato da molti come la piattaforma futura per i requisiti di elaborazione dei dati.