Arquitectura Apache Spark: todo lo que necesita saber en 2022

¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es un conjunto de marcos informáticos destinados al procesamiento de datos de código abierto en tiempo real. La computación rápida es la necesidad del momento y Apache Spark es uno de los marcos más eficientes y rápidos planificados y proyectados para lograrlo.

La característica principal de Apache Spark es aumentar la velocidad de procesamiento de una aplicación con la ayuda de su computación de clúster integrada. Aparte de esto, también ofrece una interfaz para programar clústeres completos con varios aspectos como paralelismo implícito de datos y tolerancia a fallas. Esto proporciona una gran independencia ya que no necesita directivas, operadores o funciones especiales, que de otro modo serían necesarios para la ejecución en paralelo.

Expresiones importantes para aprender

Aplicación Spark : opera los códigos ingresados ​​por los usuarios para obtener un resultado. Funciona con sus propios cálculos.

Apache SparkContext : esta es la parte central de la arquitectura. Se utiliza para crear servicios y realizar trabajos.

Tarea : cada paso tiene su propia tarea peculiar que se ejecuta paso a paso.

Apache Spark Shell : en palabras simples, es básicamente una aplicación. Apache Spark Shell es uno de los desencadenantes vitales de cómo se procesan con bastante facilidad los conjuntos de datos de todos los tamaños.

Etapa : varios trabajos, cuando se dividen, se denominan etapas.

Trabajo : es un conjunto de cálculos que se ejecutan en paralelo.

La esencia de Apache Spark

Apache Stark se basa principalmente en dos conceptos, a saber. Conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) y gráfico acíclico dirigido (DAG). Arrojando luz sobre RDD, esto sale a la luz que es un stock de elementos de datos rotos y guardados en nodos de trabajo. Los conjuntos de datos de Hadoop y las colecciones paralelizadas son los dos RDD que se admiten.

El primero es para HDFS mientras que el último es para reuniones Scala. Saltar a DAG: es un ciclo de cálculos matemáticos realizados en datos. Esto facilita el proceso al eliminar la realización múltiple de operaciones. Esta es la única razón por la que se prefiere Apache Spark a Hadoop. Obtenga más información sobre Apache Spark frente a Hadoop Mapreduce.

Descripción general de la arquitectura Spark

Antes de profundizar, pasemos por la arquitectura. Apache Spark tiene una gran arquitectura en la que las capas y los componentes se incorporan libremente con muchas bibliotecas y extensiones que hacen el trabajo con total facilidad. Principalmente, se basa en dos conceptos principales, a saber. RDD y DAG. Para que cualquiera pueda comprender la arquitectura, debe tener un conocimiento sólido de varios componentes, como Spark Ecosystem y su estructura básica RDD.

Ventajas de la chispa

Esta es una de las plataformas que está completamente unida en un todo para un par de propósitos: proporcionar almacenamiento de respaldo de datos sin editar y un manejo integrado de datos. Avanzando más, Spark Code es bastante fácil de usar. Además, es mucho más fácil de escribir. También se usa popularmente para filtrar todas las complejidades del almacenamiento, la programación paralela y mucho más.

Indiscutiblemente, viene sin ningún tipo de almacenamiento distribuido y administración de clústeres, aunque es bastante famoso por ser un motor de procesamiento distribuido. Como sabemos, Compute Engine y Core API son sus dos partes, pero tiene mucho más que ofrecer: GraphX, streaming, MLlib y Spark SQL. El valor de estos aspectos no es desconocido para nadie. Algoritmos de procesamiento, procesamiento incesante de datos, etc. apuestan únicamente por las API de Spark Core.

Funcionamiento de Apache Spark

Una buena parte de las organizaciones necesita trabajar con datos masivos. El componente central que funciona con varios trabajadores se conoce como controlador. Trabaja con multitud de trabajadores que son reconocidos como ejecutores. Cualquier aplicación Spark es una combinación de controladores y ejecutores. Lea más sobre las principales aplicaciones y usos de chispas.

Spark puede atender tres tipos de cargas de trabajo

• Modo por lotes : el trabajo se escribe y ejecuta mediante intervención manual.
• Modo interactivo : los comandos se ejecutan uno por uno después de verificar los resultados.
• Modo de transmisión : el programa se ejecuta continuamente. Los resultados se producen después de que se realizan transformaciones y acciones en los datos.

Ecosistema Spark y RDD

Para comprender realmente la esencia del concepto, se debe tener en cuenta que Spark Ecosystem tiene varios componentes: Spark SQL, Spark streaming, MLib (Biblioteca de aprendizaje automático), Spark R y muchos otros.

Al aprender sobre Spark SQL, debe asegurarse de que, para aprovecharlo al máximo, debe modificarlo para lograr la máxima eficiencia en la capacidad de almacenamiento, el tiempo o el costo mediante la ejecución de varias consultas en Spark Data que ya forman parte de fuentes externas. .

Después de esto, Spark Streaming permite a los desarrolladores realizar el procesamiento por lotes y la transmisión de datos simultáneamente. Todo se puede gestionar fácilmente.

Además, los componentes gráficos hacen que los datos funcionen con fuentes amplias para una gran flexibilidad y resiliencia en una fácil construcción y transformación.

A continuación, se trata de Spark R que es responsable de usar Apache Spark. Esto también se beneficia con la implementación de marcos de datos distribuidos, que admite un par de operaciones en grandes conjuntos de datos. Incluso para el aprendizaje automático distribuido, ofrece compatibilidad con el uso de bibliotecas de aprendizaje automático.

Finalmente, el componente Spark Core, uno de los componentes más fundamentales del ecosistema Spark, brinda soporte para la programación y la supervisión. Además de este motor de ejecución central, el ecosistema Spark completo se basa en varias API en diferentes idiomas, a saber. Scala, Pitón, etc.

Además, Spark realiza una copia de seguridad de Scala. No hace falta mencionar que Scala es un lenguaje de programación que actúa como base de Spark. Por el contrario, Spark admite Scala y Python como interfaz. No solo esto, la buena noticia es que también ofrece soporte para la interfaz. Los programas escritos en este lenguaje también se pueden ejecutar sobre Spark. Aquí, es para aprender que los códigos escritos en Scala y Python son muy similares. Obtenga más información sobre el papel de Apache Spark en Big Data.

Spark también es compatible con los dos lenguajes de programación más comunes: R y Java.

Conclusión

Ahora que ha aprendido cómo funciona el ecosistema Spark, es hora de que explore más sobre Apache Spark mediante programas de aprendizaje en línea. Póngase en contacto con nosotros para obtener más información sobre nuestros programas de aprendizaje electrónico en Apache Spark.

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