Apache Sparkアーキテクチャ：2022年に知っておくべきことすべて

Apache Sparkとは何ですか？

Apache Sparkは、リアルタイムのオープンソースデータ処理を目的とした一連のコンピューティングフレームワークです。 高速計算は時間の必要性であり、Apache Sparkは、それを達成するために計画および予測された最も効率的で迅速なフレームワークの1つです。

Apache Sparkの主な機能は、組み込みのクラスターコンピューティングを利用して、アプリケーションの処理速度を向上させることです。 これとは別に、暗黙的なデータ並列処理やフォールトトレランスなどのさまざまな側面を備えた完全なクラスターをプログラミングするためのインターフェイスも提供します。 これにより、並列実行に必要な特別なディレクティブ、演算子、または関数が不要になるため、大きな独立性が得られます。

学ぶべき重要な表現

Sparkアプリケーション–これは、結果を得るためにユーザーが入力したコードを操作します。 それはそれ自身の計算で動作します。

Apache SparkContext –これはアーキテクチャのコア部分です。 サービスの作成とジョブの実行に使用されます。

タスク–すべてのステップには、ステップバイステップで実行される独自の固有のタスクがあります。

Apache Spark Shell –簡単に言えば、基本的にはアプリケーションです。 Apache Spark Shellは、すべてのサイズのデータ​​セットを非常に簡単に処理するための重要なトリガーの1つです。

ステージ–分割されると、さまざまなジョブがステージと呼ばれます。

ジョブ–並行して実行される一連の計算です。

ApacheSparkの要点

Apache Starkは、主に2つの概念に基づいています。 復元力のある分散データセット（RDD）と有向非巡回グラフ（DAG）。 RDDに光を当てると、これは、ワーカーノードで壊れて保存されたデータアイテムのストックであることが明らかになります。 Hadoopデータセットと並列化されたコレクションは、サポートされている2つのRDDです。

前者はHDFS用で、後者はScalaの集まり用です。 DAGへのジャンプ–これはデータに対して実行される数学的計算のサイクルです。 これにより、複数の操作の実行がなくなるため、プロセスが簡単になります。 これが、ApacheSparkがHadoopよりも好まれる唯一の理由です。 ApacheSparkとHadoopMapreduceの詳細をご覧ください。

Sparkアーキテクチャの概要

深く掘り下げる前に、アーキテクチャについて見ていきましょう。 Apache Sparkは、レイヤーとコンポーネントが非常に簡単に機能する多数のライブラリーと拡張機能に大まかに組み込まれている優れたアーキテクチャーを備えています。 主に、2つの主要な概念に基づいています。 RDDとDAG。 アーキテクチャを理解するには、SparkEcosystemやその基本構造RDDなどのさまざまなコンポーネントに関する十分な知識が必要です。

Sparkの利点

これは、編集されていないデータのバックアップストレージとデータの統合処理を提供するという2つの目的のために完全に統合されたプラットフォームの1つです。 さらに進んで、SparkCodeは非常に使いやすいです。 また、書くのはずっと簡単です。 また、ストレージ、並列プログラミングなどのすべての複雑さをフィルタリングするためにも広く使用されています。

間違いなく、分散処理エンジンとして非常に有名ですが、分散ストレージとクラスター管理はありません。 ご存知のように、コンピューティングエンジンとコアAPIはどちらもその2つの部分ですが、GraphX、ストリーミング、MLlib、SparkSQLなどの提供するものがたくさんあります。 これらの側面の価値は誰にも知られていません。 処理アルゴリズム、データの絶え間ない処理などは、SparkCoreAPIのみに依存します。

ApacheSparkの動作

多くの組織が大量のデータを処理する必要があります。 さまざまなワーカーと連携するコアコンポーネントは、ドライバーと呼ばれます。 それは、遺言執行者として認められている多くの労働者と協力します。 すべてのSparkアプリケーションは、ドライバーとエグゼキューターを組み合わせたものです。 トップスパークアプリケーションと使用法についてもっと読む。

Sparkは3種類の作業負荷に対応できます

• バッチモード–ジョブは手動で作成および実行されます。
• インタラクティブモード–結果を確認した後、コマンドを1つずつ実行します。
• ストリーミングモード–プログラムは継続的に実行されます。 結果は、データに対して変換とアクションが実行された後に生成されます。

SparkエコシステムとRDD

コンセプトの要点を真に理解するには、Spark Ecosystemには、Spark SQL、Sparkストリーミング、MLib（機械学習ライブラリ）、SparkRなどのさまざまなコンポーネントがあることに注意する必要があります。

Spark SQLについて学習するときは、Spark SQLを最大限に活用するために、既に外部ソースの一部であるSpark Dataに対してさまざまなクエリを実行して、ストレージ容量、時間、またはコストを最大限に効率化するように変更する必要があります。 。

この後、Spark Streamingを使用すると、開発者はバッチ処理とデータストリーミングの両方を同時に実行できます。 すべてを簡単に管理できます。

さらに、グラフィックコンポーネントは、データが十分なソースと連携するように促し、構築と変換を容易にする優れた柔軟性と復元力を実現します。

次に、ApacheSparkの使用を担当するSparkRについて説明します。 これは、大規模なデータセットに対するいくつかの操作をサポートする分散データフレームの実装にもメリットがあります。 分散型機械学習の場合でも、機械学習ライブラリを使用したサポートに入札します。

最後に、Sparkエコシステムの最も重要なコンポーネントの1つであるSpark Coreコンポーネントは、プログラミングと監視のサポートを提供します。 このコア実行エンジンに加えて、完全なSparkエコシステムは、さまざまな言語のいくつかのAPIに基づいています。 Scala、Pythonなど。

さらに、SparkはScalaをバックアップします。 言うまでもなく、ScalaはSparkのベースとして機能するプログラミング言語です。 それどころか、SparkはScalaとPythonをインターフェースとしてサポートしています。 これだけでなく、良いニュースは、インターフェースのサポートも入札することです。 この言語で書かれたプログラムは、Sparkを介して実行することもできます。 ここでは、ScalaとPythonで記述されたコードが非常に似ていることを学びます。 ビッグデータにおけるApacheSparkの役割についてもっと読む。

Sparkは、RとJavaという2つの非常に一般的なプログラミング言語もサポートしています。

結論

Sparkエコシステムがどのように機能するかを学習したので、今度はオンライン学習プログラムによってApacheSparkについてさらに詳しく調べます。 Apache Sparkのeラーニングプログラムについて詳しくは、お問い合わせください。

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