Architecture Apache Spark : tout ce que vous devez savoir en 2022

Qu'est-ce qu'Apache Spark ?

Apache Spark est un ensemble de frameworks informatiques destinés au traitement de données open source en temps réel. Le calcul rapide est le besoin de l'heure et Apache Spark est l'un des frameworks les plus efficaces et les plus rapides planifiés et projetés pour y parvenir.

La principale caractéristique d'Apache Spark est d'augmenter la vitesse de traitement d'une application à l'aide de son calcul en cluster intégré. En dehors de cela, il offre également une interface pour programmer des clusters complets avec divers aspects tels que le parallélisme implicite des données et la tolérance aux pannes. Cela offre une grande indépendance car vous n'avez pas besoin de directives, d'opérateurs ou de fonctions spéciaux, qui sont autrement nécessaires pour une exécution parallèle.

Expressions importantes à apprendre

Application Spark - Cela exploite les codes saisis par les utilisateurs pour obtenir un résultat. Il travaille sur ses propres calculs.

Apache SparkContext - C'est la partie centrale de l'architecture. Il est utilisé pour créer des services et réaliser des emplois.

Tâche – Chaque étape a sa propre tâche particulière qui s'exécute étape par étape.

Apache Spark Shell - En termes simples, il s'agit essentiellement d'une application. Apache Spark Shell est l'un des déclencheurs essentiels sur la façon dont les ensembles de données de toutes tailles sont traités assez facilement.

Étape - Divers travaux, lorsqu'ils sont divisés, sont appelés étapes.

Travail - Il s'agit d'un ensemble de calculs exécutés en parallèle.

L'essentiel d'Apache Spark

Apache Stark est principalement basé sur deux concepts à savoir. Ensembles de données distribués résilients (RDD) et graphe acyclique dirigé (DAG). En mettant en lumière RDD, cela révèle qu'il s'agit d'un stock d'éléments de données cassés et enregistrés sur des nœuds de travail. Les jeux de données Hadoop et les collections parallélisées sont les deux RDD pris en charge.

Le premier est pour HDFS tandis que le second est pour les rassemblements Scala. Passer au DAG - c'est un cycle de calculs mathématiques effectués sur des données. Cela facilite le processus en s'affranchissant de la réalisation d'opérations multiples. C'est la seule raison pour laquelle Apache Spark est préféré à Hadoop. En savoir plus sur Apache Spark et Hadoop Mapreduce.

Présentation de l'architecture Spark

Avant d'approfondir, passons en revue l'architecture. Apache Spark a une excellente architecture où les couches et les composants sont incorporés de manière lâche avec de nombreuses bibliothèques et extensions qui font le travail avec une grande facilité. Principalement, il est basé sur deux concepts principaux à savoir. RDD et DAG. Pour que quiconque comprenne l'architecture, vous devez avoir une bonne connaissance de divers composants tels que Spark Ecosystem et sa structure de base RDD.

Avantages de Spark

Il s'agit de l'une des plates-formes entièrement unies en un tout à deux fins - pour fournir un stockage de sauvegarde des données non éditées et une gestion intégrée des données. Pour aller plus loin, Spark Code est assez facile à utiliser. De plus, il est beaucoup plus facile à écrire. Il est également couramment utilisé pour filtrer toutes les complexités du stockage, de la programmation parallèle et bien plus encore.

Incontestablement, il est livré sans stockage distribué ni gestion de cluster, bien qu'il soit assez célèbre pour être un moteur de traitement distribué. Comme nous le savons, le moteur de calcul et les API principales sont ses deux parties, mais il a beaucoup plus à offrir : GraphX, streaming, MLlib et Spark SQL. La valeur de ces aspects n'est inconnue de personne. Les algorithmes de traitement, le traitement incessant des données, etc. reposent uniquement sur les API Spark Core.

Fonctionnement d'Apache Spark

De nombreuses organisations doivent travailler avec des données massives. Le composant principal qui fonctionne avec divers travailleurs est appelé pilote. Cela fonctionne avec beaucoup de travailleurs qui sont reconnus comme exécuteurs testamentaires. Toute application Spark est un mélange de pilotes et d'exécuteurs. En savoir plus sur les principales applications et utilisations des étincelles.

Spark peut répondre à trois types de charges de travail

• Mode batch - Le travail est écrit et exécuté via une intervention manuelle.
• Mode interactif - Les commandes sont exécutées une par une après vérification des résultats.
• Mode Streaming – Le programme s'exécute en continu. Les résultats sont produits après les transformations et les actions effectuées sur les données.

Écosystème Spark et RDD

Pour bien saisir l'essentiel du concept, il faut garder à l'esprit que Spark Ecosystem comporte divers composants - Spark SQL, Spark streaming, MLib (Machine Learning Library), Spark R et bien d'autres.

Lorsque vous découvrez Spark SQL, vous devez vous assurer que pour en tirer le meilleur parti, vous devez le modifier pour atteindre une efficacité maximale en termes de capacité de stockage, de temps ou de coût en exécutant diverses requêtes sur Spark Data qui font déjà partie de sources externes. .

Après cela, Spark Streaming permet aux développeurs d'effectuer simultanément le traitement par lots et le streaming de données. Tout peut être géré facilement.

De plus, les composants graphiques incitent les données à travailler avec de nombreuses sources pour une grande flexibilité et résilience dans une construction et une transformation faciles.

Ensuite, c'est Spark R qui est responsable de l'utilisation d'Apache Spark. Cela profite également à la mise en œuvre de trames de données distribuées, qui prend en charge quelques opérations sur de grands ensembles de données. Même pour l'apprentissage automatique distribué, il propose une prise en charge à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique.

Enfin, le composant Spark Core, l'un des composants les plus essentiels de l'écosystème Spark, fournit un support pour la programmation et la supervision. En plus de ce moteur d'exécution principal, l'écosystème Spark complet est basé sur plusieurs API dans différents langages, à savoir. Scala, Python, etc.

De plus, Spark sauvegarde Scala. Inutile de mentionner que Scala est un langage de programmation qui sert de base à Spark. Au contraire, Spark prend en charge Scala et Python comme interface. Non seulement cela, la bonne nouvelle est qu'il propose également un support pour l'interface. Les programmes écrits dans ce langage peuvent également être exécutés sur Spark. Ici, il s'agit d'apprendre que les codes écrits en Scala et Python sont très similaires. En savoir plus sur le rôle d'Apache Spark dans le Big Data.

Spark prend également en charge les deux langages de programmation très courants - R et Java.

Conclusion

Maintenant que vous savez comment fonctionne l'écosystème Spark, il est temps d'en savoir plus sur Apache Spark grâce à des programmes d'apprentissage en ligne. Contactez-nous pour en savoir plus sur nos programmes eLearning sur Apache Spark.

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