Architettura Apache Spark: tutto ciò che devi sapere nel 2022

Cos'è Apache Spark?

Apache Spark è un insieme di framework di elaborazione destinati all'elaborazione di dati open source in tempo reale. Il calcolo veloce è la necessità del momento e Apache Spark è uno dei framework più efficienti e veloci pianificati e progettati per raggiungerlo.

La caratteristica principale di Apache Spark è aumentare la velocità di elaborazione di un'applicazione con l'assistenza del suo cluster computing integrato. Oltre a questo, offre anche un'interfaccia per la programmazione di cluster completi con vari aspetti come il parallelismo implicito dei dati e la tolleranza agli errori. Ciò fornisce una grande indipendenza in quanto non sono necessarie direttive, operatori o funzioni speciali, altrimenti necessari per l'esecuzione parallela.

Espressioni importanti da imparare

Applicazione Spark : gestisce i codici inseriti dagli utenti per ottenere un risultato. Funziona sui propri calcoli.

Apache SparkContext – Questa è la parte centrale dell'architettura. Viene utilizzato per creare servizi e svolgere lavori.

Compito : ogni passaggio ha il suo compito peculiare che viene eseguito passo dopo passo.

Apache Spark Shell – In parole semplici, è fondamentalmente un'applicazione. Apache Spark Shell è uno dei trigger vitali su come i set di dati di tutte le dimensioni vengono elaborati con abbastanza facilità.

Fase : vari lavori, quando divisi, sono chiamati fasi.

Lavoro : è un insieme di calcoli eseguiti in parallelo.

Sommario di Apache Spark

Apache Stark si basa principalmente su due concetti, vale a dire. Set di dati distribuiti resilienti (RDD) e grafico aciclico diretto (DAG). Facendo luce su RDD, viene alla luce che si tratta di uno stock di elementi di dati rotti e salvati sui nodi di lavoro. I set di dati Hadoop e le raccolte parallele sono i due RDD supportati.

Il primo è per HDFS mentre il secondo è per i raduni Scala. Salto al DAG – è un ciclo di calcoli matematici condotti sui dati. Ciò facilita il processo eliminando il multiplo svolgimento delle operazioni. Questo è l'unico motivo per cui Apache Spark è preferito ad Hadoop. Ulteriori informazioni su Apache Spark vs Hadoop Mapreduce.

Panoramica dell'architettura Spark

Prima di approfondire, esaminiamo l'architettura. Apache Spark ha un'ottima architettura in cui i livelli e i componenti sono liberamente incorporati con molte librerie ed estensioni che svolgono il lavoro con estrema facilità. Principalmente, si basa su due concetti principali vale a dire. RDD e DAG. Affinché chiunque capisca l'architettura, è necessario avere una solida conoscenza di vari componenti come Spark Ecosystem e la sua struttura di base RDD.

Vantaggi di Spark

Questa è una delle piattaforme interamente unite in un insieme per un paio di scopi: fornire un archivio di backup dei dati non modificati e una gestione integrata dei dati. Andando oltre, Spark Code è abbastanza facile da usare. Inoltre, è molto più facile scrivere. È anche comunemente usato per filtrare tutte le complessità di archiviazione, programmazione parallela e molto altro.

Senza dubbio, viene fornito senza alcuno storage distribuito e gestione dei cluster, sebbene sia piuttosto famoso per essere un motore di elaborazione distribuito. Come sappiamo, sia il motore di calcolo che le API core sono le sue due parti, ma ha molto di più da offrire: GraphX, streaming, MLlib e Spark SQL. Il valore di questi aspetti non è sconosciuto a nessuno. Algoritmi di elaborazione, elaborazione incessante di dati, ecc. fanno affidamento esclusivamente sulle API Spark Core.

Funzionamento di Apache Spark

Molte organizzazioni devono lavorare con enormi quantità di dati. Il componente principale che funziona con vari lavoratori è noto come driver. Funziona con molti lavoratori che sono riconosciuti come esecutori testamentari. Qualsiasi applicazione Spark è una combinazione di driver ed esecutori. Ulteriori informazioni sulle principali applicazioni e usi di Spark.

Spark può soddisfare tre tipi di carichi di lavoro

• Modalità batch : il lavoro viene scritto ed eseguito tramite intervento manuale.
• Modalità interattiva : i comandi vengono eseguiti uno per uno dopo aver verificato i risultati.
• Modalità streaming : il programma viene eseguito continuamente. I risultati vengono prodotti dopo che le trasformazioni e le azioni sono state eseguite sui dati.

Ecosistema Spark e RDD

Per ottenere veramente l'essenza del concetto, è necessario tenere presente che Spark Ecosystem ha vari componenti: Spark SQL, Spark streaming, MLib (Machine Learning Library), Spark R e molti altri.

Quando impari su Spark SQL, devi assicurarti che per sfruttarlo al meglio, devi modificarlo per ottenere la massima efficienza in termini di capacità di archiviazione, tempo o costi eseguendo varie query su Spark Data che fanno già parte di origini esterne .

Successivamente, Spark Streaming consente agli sviluppatori di eseguire contemporaneamente sia l'elaborazione batch che lo streaming di dati. Tutto può essere gestito facilmente.

Inoltre, i componenti grafici spingono i dati a lavorare con ampie fonti per una grande flessibilità e resilienza in una facile costruzione e trasformazione.

Successivamente, si tratta di Spark R che è responsabile dell'utilizzo di Apache Spark. Ciò avvantaggia anche l'implementazione di frame di dati distribuiti, che supporta un paio di operazioni su set di dati di grandi dimensioni. Anche per l'apprendimento automatico distribuito, offre supporto utilizzando le librerie di apprendimento automatico.

Infine, il componente Spark Core, uno dei componenti più cardine dell'ecosistema Spark, fornisce supporto per la programmazione e la supervisione. Sulla parte superiore di questo motore di esecuzione principale, l'intero ecosistema Spark si basa su diverse API in diverse lingue, vale a dire. Scala, Python, ecc.

Inoltre, Spark sostiene Scala. Inutile dire che Scala è un linguaggio di programmazione che funge da base per Spark. Al contrario, Spark supporta Scala e Python come interfaccia. Non solo questo, la buona notizia è che offre anche il supporto per l'interfaccia. I programmi scritti in questo linguaggio possono essere eseguiti anche su Spark. Qui è da imparare che i codici scritti in Scala e Python sono molto simili. Ulteriori informazioni sul ruolo di Apache Spark nei Big Data.

Spark supporta anche i due linguaggi di programmazione molto comuni: R e Java.

Conclusione

Ora che hai appreso come funziona l'ecosistema Spark, è giunto il momento di esplorare di più su Apache Spark tramite programmi di apprendimento online. Contattaci per saperne di più sui nostri programmi di eLearning su Apache Spark.

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