Apache Spark-Architektur: Alles, was Sie im Jahr 2022 wissen müssen

Was ist Apache Spark?

Apache Spark ist eine Reihe von Computer-Frameworks, die für die Echtzeit-Open-Source-Datenverarbeitung vorgesehen sind. Schnelle Berechnung ist das Gebot der Stunde und Apache Spark ist eines der effizientesten und schnellsten Frameworks, die geplant und geplant wurden, um dies zu erreichen.

Das Hauptmerkmal von Apache Spark besteht darin, die Verarbeitungsgeschwindigkeit einer Anwendung mithilfe des integrierten Cluster-Computing zu erhöhen. Abgesehen davon bietet es auch eine Schnittstelle zum Programmieren kompletter Cluster mit verschiedenen Aspekten wie impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz. Dies bietet eine große Unabhängigkeit, da Sie keine speziellen Anweisungen, Operatoren oder Funktionen benötigen, die sonst für die parallele Ausführung erforderlich sind.

Wichtige Ausdrücke zum Lernen

Spark-Anwendung – Dies führt von Benutzern eingegebene Codes aus, um zu einem Ergebnis zu gelangen. Es arbeitet nach eigenen Berechnungen.

Apache SparkContext – Dies ist der zentrale Teil der Architektur. Es wird verwendet, um Dienste zu erstellen und Jobs auszuführen.

Aufgabe – Jeder Schritt hat seine eigene besondere Aufgabe, die Schritt für Schritt ausgeführt wird.

Apache Spark Shell – In einfachen Worten, es ist im Grunde eine Anwendung. Apache Spark Shell ist einer der wichtigsten Auslöser dafür, wie Datensätze aller Größen problemlos verarbeitet werden.

Phase – Verschiedene Jobs werden, wenn sie aufgeteilt werden, als Phasen bezeichnet.

Job – Es ist eine Reihe von Berechnungen, die parallel ausgeführt werden.

Kern von Apache Spark

Apache Stark basiert hauptsächlich auf zwei Konzepten, nämlich. Resilient Distributed Datasets (RDD) und Directed Acyclic Graph (DAG). Wenn man RDD beleuchtet, zeigt sich, dass es sich um einen Bestand von Datenelementen handelt, die auf Worker-Knoten beschädigt und gespeichert wurden. Hadoop-Datasets und parallelisierte Sammlungen sind die beiden unterstützten RDDs.

Der frühere ist für HDFS, während der letztere für Scala-Versammlungen ist. Springen zu DAG – es ist ein Zyklus mathematischer Berechnungen, die mit Daten durchgeführt werden. Dies erleichtert den Prozess, indem die mehrfache Durchführung von Operationen entfällt. Dies ist der einzige Grund, warum Apache Spark gegenüber Hadoop bevorzugt wird. Erfahren Sie mehr über Apache Spark im Vergleich zu Hadoop Mapreduce.

Überblick über die Spark-Architektur

Bevor wir tiefer eintauchen, lassen Sie uns die Architektur durchgehen. Apache Spark hat eine großartige Architektur, in der die Schichten und Komponenten locker mit vielen Bibliotheken und Erweiterungen integriert sind, die die Arbeit mit Leichtigkeit erledigen. Hauptsächlich basiert es auf zwei Hauptkonzepten, nämlich. RDD und DAG. Damit jemand die Architektur verstehen kann, muss er über fundierte Kenntnisse verschiedener Komponenten wie Spark Ecosystem und seiner Grundstruktur RDD verfügen.

Vorteile von Spark

Dies ist eine der Plattformen, die für einige Zwecke vollständig zu einem Ganzen vereint ist – um eine Sicherungsspeicherung unbearbeiteter Daten und eine integrierte Datenverarbeitung bereitzustellen. Darüber hinaus ist Spark Code recht einfach zu bedienen. Außerdem ist es viel einfacher zu schreiben. Es wird auch häufig zum Filtern aller Komplexitäten von Speicherung, paralleler Programmierung und vielem mehr verwendet.

Zweifellos kommt es ohne verteilten Speicher und Cluster-Management aus, obwohl es ziemlich berühmt dafür ist, eine verteilte Verarbeitungs-Engine zu sein. Wie wir wissen, sind sowohl Compute Engine als auch Core APIs zwei Teile, aber es hat noch viel mehr zu bieten – GraphX, Streaming, MLlib und Spark SQL. Der Wert dieser Aspekte ist niemandem unbekannt. Verarbeitungsalgorithmen, ununterbrochene Verarbeitung von Daten etc. setzen ausschließlich auf Spark Core APIs.

Funktionsweise von Apache Spark

Viele Unternehmen müssen mit riesigen Datenmengen arbeiten. Die Kernkomponente, die mit verschiedenen Workern zusammenarbeitet, wird als Treiber bezeichnet. Es arbeitet mit vielen Arbeitern, die als Vollstrecker anerkannt sind. Jede Spark-Anwendung ist eine Mischung aus Treibern und Executoren. Lesen Sie mehr über die wichtigsten Spark-Anwendungen und -Anwendungen.

Spark kann drei Arten von Arbeitslasten bewältigen

• Batch-Modus – Job wird geschrieben und durch manuelles Eingreifen ausgeführt.
• Interaktiver Modus – Befehle werden einzeln ausgeführt, nachdem die Ergebnisse überprüft wurden.
• Streaming-Modus – Programm läuft kontinuierlich. Ergebnisse werden erzeugt, nachdem Transformationen und Aktionen an den Daten durchgeführt wurden.

Spark-Ökosystem und RDD

Um den Kern des Konzepts wirklich zu verstehen, muss berücksichtigt werden, dass das Spark-Ökosystem aus verschiedenen Komponenten besteht – Spark SQL, Spark-Streaming, MLib (Machine Learning Library), Spark R und viele andere.

Beim Erlernen von Spark SQL müssen Sie sicherstellen, dass Sie es ändern müssen, um maximale Effizienz in Bezug auf Speicherkapazität, Zeit oder Kosten zu erzielen, indem Sie verschiedene Abfragen auf Spark-Daten ausführen, die bereits Teil externer Quellen sind, um das Beste daraus zu machen .

Danach ermöglicht Spark Streaming den Entwicklern, sowohl Batch-Verarbeitung als auch Daten-Streaming gleichzeitig durchzuführen. Alles lässt sich einfach verwalten.

Darüber hinaus sorgen grafische Komponenten dafür, dass die Daten mit zahlreichen Quellen arbeiten, um eine große Flexibilität und Widerstandsfähigkeit bei einfacher Konstruktion und Transformation zu gewährleisten.

Als nächstes kommt Spark R, das für die Verwendung von Apache Spark verantwortlich ist. Dies kommt auch der verteilten Datenrahmenimplementierung zugute, die einige Operationen an großen Datensätzen unterstützt. Auch für verteiltes maschinelles Lernen bietet es Unterstützung durch die Nutzung von Machine-Learning-Bibliotheken.

Schließlich bietet die Spark Core-Komponente, eine der wichtigsten Komponenten des Spark-Ökosystems, Unterstützung für die Programmierung und Überwachung. Auf dieser zentralen Ausführungs-Engine basiert das gesamte Spark-Ökosystem auf mehreren APIs in verschiedenen Sprachen, nämlich. Scala, Python usw.

Darüber hinaus unterstützt Spark Scala. Unnötig zu erwähnen, dass Scala eine Programmiersprache ist, die als Basis von Spark dient. Im Gegenteil, Spark unterstützt Scala und Python als Schnittstelle. Nicht nur das, die gute Nachricht ist, dass es auch Unterstützung für die Schnittstelle bietet. Programme, die in dieser Sprache geschrieben sind, können auch über Spark ausgeführt werden. Hier ist zu lernen, dass in Scala und Python geschriebene Codes sehr ähnlich sind. Lesen Sie mehr über die Rolle von Apache Spark in Big Data.

Spark unterstützt auch die beiden sehr verbreiteten Programmiersprachen – R und Java.

Fazit

Nachdem Sie nun gelernt haben, wie das Spark-Ökosystem funktioniert, ist es an der Zeit, mehr über Apache Spark durch Online-Lernprogramme zu erfahren. Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um mehr über unsere eLearning-Programme auf Apache Spark zu erfahren.

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