Arsitektur Apache Spark: Semua yang Perlu Anda Ketahui di 2022

Apa itu Apache Spark?

Apache Spark adalah sekumpulan kerangka kerja komputasi yang ditujukan untuk pemrosesan data sumber terbuka waktu nyata. Komputasi cepat adalah kebutuhan saat ini dan Apache spark adalah salah satu kerangka kerja paling efisien dan cepat yang direncanakan dan diproyeksikan untuk mencapainya.

Fitur utama Apache Spark adalah untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan aplikasi dengan bantuan komputasi cluster bawaannya. Selain itu, ia juga menawarkan antarmuka untuk memprogram cluster lengkap dengan berbagai aspek seperti paralelisme data implisit dan toleransi kesalahan. Ini memberikan kebebasan yang besar karena Anda tidak memerlukan arahan, operator, atau fungsi khusus apa pun, yang sebaliknya diperlukan untuk eksekusi paralel.

Ekspresi Penting untuk Dipelajari

Aplikasi Spark – Ini mengoperasikan kode yang dimasukkan oleh pengguna untuk mendapatkan hasil. Ia bekerja dengan perhitungannya sendiri.

Apache SparkContext – Ini adalah bagian inti dari arsitektur. Ini digunakan untuk menciptakan layanan dan melakukan pekerjaan.

Tugas – Setiap langkah memiliki tugas khusus yang berjalan selangkah demi selangkah.

Apache Spark Shell – Dengan kata sederhana, ini pada dasarnya adalah sebuah aplikasi. Apache Spark Shell adalah salah satu pemicu penting tentang bagaimana kumpulan data dari semua ukuran diproses dengan cukup mudah.

Tahap – Berbagai pekerjaan, ketika dibagi, disebut tahapan.

Pekerjaan – Ini adalah serangkaian perhitungan yang dijalankan secara paralel.

Inti dari Apache Spark

Apache Stark pada prinsipnya didasarkan pada dua konsep yaitu. Resilient Distributed Datasets (RDD) dan Directed Acyclic Graph (DAG). Mencerahkan RDD, terungkap bahwa itu adalah stok item data yang rusak dan disimpan di node pekerja. Kumpulan data Hadoop dan koleksi paralel adalah dua RDD yang didukung.

Yang sebelumnya adalah untuk HDFS sedangkan yang terakhir adalah untuk pertemuan Scala. Melompat ke DAG – ini adalah siklus perhitungan matematis yang dilakukan pada data. Ini memudahkan proses dengan menyingkirkan beberapa pelaksanaan operasi. Inilah satu-satunya alasan Apache Spark lebih disukai daripada Hadoop. Pelajari lebih lanjut tentang Apache Spark vs Hadoop Mapreduce.

Ikhtisar Arsitektur Spark

Sebelum menggali lebih dalam, mari kita lihat arsitekturnya. Apache Spark memiliki arsitektur yang hebat di mana lapisan dan komponen digabungkan secara longgar dengan banyak perpustakaan dan ekstensi yang melakukan pekerjaan dengan sangat mudah. Terutama, ini didasarkan pada dua konsep utama yaitu. RDD dan DAG. Bagi siapa pun untuk memahami arsitekturnya, Anda harus memiliki pengetahuan yang baik tentang berbagai komponen seperti Spark Ecosystem dan RDD struktur dasarnya.

Keuntungan dari Spark

Ini adalah salah satu platform yang sepenuhnya disatukan menjadi satu untuk beberapa tujuan – untuk menyediakan penyimpanan cadangan data yang belum diedit dan penanganan data yang terintegrasi. Bergerak lebih jauh, Spark Code cukup mudah digunakan. Selain itu, lebih mudah untuk menulis. Ini juga populer digunakan untuk memfilter semua kerumitan penyimpanan, pemrograman paralel, dan banyak lagi.

Tidak diragukan lagi, ia datang tanpa penyimpanan terdistribusi dan manajemen cluster, meskipun cukup terkenal sebagai mesin pemrosesan terdistribusi. Seperti yang kita ketahui, baik Compute engine dan Core API adalah dua bagiannya, namun memiliki lebih banyak hal untuk ditawarkan – GraphX, streaming, MLlib, dan Spark SQL. Nilai dari aspek-aspek ini tidak diketahui oleh siapa pun. Algoritme pemrosesan, pemrosesan data tanpa henti, dll. Bank hanya di Spark Core API.

Bekerja dari Apache Spark

Banyak organisasi perlu bekerja dengan data yang sangat besar. Komponen inti yang bekerja dengan berbagai pekerja dikenal sebagai driver. Ia bekerja dengan banyak pekerja yang diakui sebagai pelaksana. Any Spark Application adalah perpaduan antara driver dan eksekutor. Baca lebih lanjut tentang aplikasi dan penggunaan percikan teratas.

Spark dapat memenuhi tiga jenis beban kerja

• Mode Batch – Pekerjaan ditulis dan dijalankan melalui intervensi manual.
• Mode Interaktif – Perintah dijalankan satu per satu setelah memeriksa hasilnya.
• Mode Streaming – Program berjalan terus menerus. Hasil dihasilkan setelah transformasi dan tindakan dilakukan pada data.

Ekosistem Spark dan RDD

Untuk mendapatkan inti dari konsep tersebut, harus diingat bahwa Spark Ecosystem memiliki berbagai komponen – Spark SQL, streaming Spark, MLib (Perpustakaan Pembelajaran Mesin), Spark R, dan banyak lainnya.

Saat mempelajari Spark SQL, Anda perlu memastikan bahwa untuk memaksimalkannya, Anda perlu memodifikasinya untuk mencapai efisiensi maksimum dalam kapasitas penyimpanan, waktu, atau biaya dengan menjalankan berbagai kueri pada Spark Data yang sudah menjadi bagian dari sumber luar .

Setelah ini, Spark Streaming memungkinkan pengembang untuk melakukan pemrosesan batch dan streaming data secara bersamaan. Semuanya bisa diatur dengan mudah.

Selain itu, komponen grafis mendorong data untuk bekerja dengan banyak sumber untuk fleksibilitas dan ketahanan yang luar biasa dalam konstruksi dan transformasi yang mudah.

Selanjutnya, datang ke Spark R yang bertanggung jawab untuk menggunakan Apache Spark. Ini juga diuntungkan dengan implementasi kerangka data terdistribusi, yang mendukung beberapa operasi pada kumpulan data besar. Bahkan untuk pembelajaran mesin terdistribusi, ia menawarkan dukungan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin.

Terakhir, komponen Spark Core, salah satu komponen terpenting dari ekosistem Spark, menyediakan dukungan untuk pemrograman dan pengawasan. Di atas mesin eksekusi inti ini, ekosistem Spark yang lengkap didasarkan pada beberapa API dalam bahasa yang berbeda yaitu. Scala, Python, dll.

Terlebih lagi, Spark mendukung Scala. Tak perlu disebutkan, Scala adalah bahasa pemrograman yang bertindak sebagai basis Spark. Sebaliknya, Spark mendukung Scala dan Python sebagai antarmuka. Bukan hanya itu, kabar baiknya adalah ia juga menawarkan dukungan untuk antarmuka. Program yang ditulis dalam bahasa ini juga dapat dilakukan melalui Spark. Di sini, untuk mengetahui bahwa kode yang ditulis dalam Scala dan Python sangat mirip. Baca selengkapnya tentang peran Apache spark di Big Data.

Spark juga mendukung dua bahasa pemrograman yang sangat umum – R dan Java.

Kesimpulan

Sekarang setelah Anda mempelajari cara kerja ekosistem Spark, sekarang saatnya Anda menjelajahi lebih lanjut tentang Apache Spark melalui program pembelajaran online. Hubungi kami untuk mengetahui lebih banyak tentang program eLearning kami di Apache Spark.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.