Architektura Apache Spark: wszystko, co musisz wiedzieć w 2022 r.

Co to jest Apache Spark?

Apache Spark to zestaw frameworków komputerowych przeznaczonych do przetwarzania danych typu open source w czasie rzeczywistym. Szybkie obliczenia to potrzeba godziny, a Apache Spark jest jednym z najbardziej wydajnych i szybkich frameworków, które zaplanowano i zaplanowano, aby to osiągnąć.

Główną cechą Apache Spark jest zwiększenie szybkości przetwarzania aplikacji za pomocą wbudowanego przetwarzania klastrowego. Oprócz tego oferuje również interfejs do programowania kompletnych klastrów z różnymi aspektami, takimi jak niejawna równoległość danych i odporność na błędy. Zapewnia to dużą niezależność, ponieważ nie potrzebujesz żadnych specjalnych dyrektyw, operatorów ani funkcji, które w przeciwnym razie są wymagane do wykonywania równoległego.

Ważne wyrażenia do nauki

Aplikacja Spark — obsługuje kody wprowadzone przez użytkowników w celu uzyskania wyniku. Działa na własnych obliczeniach.

Apache SparkContext — to podstawowa część architektury. Służy do tworzenia usług i wykonywania zleceń.

Zadanie – Każdy krok ma swoje własne zadanie, które przebiega krok po kroku.

Apache Spark Shell – w prostych słowach jest to w zasadzie aplikacja. Apache Spark Shell jest jednym z najważniejszych czynników wyzwalających łatwe przetwarzanie zbiorów danych o różnych rozmiarach.

Etap — różne zadania w przypadku podziału nazywane są etapami.

Praca – Jest to zestaw obliczeń, które są wykonywane równolegle.

Istota Apache Spark

Apache Stark opiera się głównie na dwóch koncepcjach, a mianowicie. Odporne rozproszone zbiory danych (RDD) i ukierunkowany wykres acykliczny (DAG). Rzucając światło na RDD, wychodzi na jaw, że jest to zbiór elementów danych uszkodzonych i zapisanych w węzłach roboczych. Obsługiwane są zestawy danych Hadoop i równoległe kolekcje.

Pierwsza dotyczy HDFS, a druga dotyczy spotkań Scala. Jumping to DAG – to cykl obliczeń matematycznych przeprowadzanych na danych. Ułatwia to proces poprzez pozbycie się wielokrotnego wykonywania operacji. Jest to jedyny powód, dla którego Apache Spark jest preferowany nad Hadoop. Dowiedz się więcej o Apache Spark i Hadoop Mapreduce.

Przegląd architektury Spark

Zanim zagłębimy się w głąb, przejdźmy przez architekturę. Apache Spark ma świetną architekturę, w której warstwy i komponenty są luźno zintegrowane z wieloma bibliotekami i rozszerzeniami, które wykonują pracę z czystą łatwością. Przede wszystkim opiera się na dwóch głównych koncepcjach, a mianowicie. RDD i DAG. Aby każdy mógł zrozumieć architekturę, musisz mieć solidną wiedzę na temat różnych komponentów, takich jak Spark Ecosystem i jego podstawowa struktura RDD.

Zalety Spark

Jest to jedna z platform, która jest całkowicie połączona w jedną całość dla kilku celów – zapewnienia przechowywania kopii zapasowych nieedytowanych danych i zintegrowanej obsługi danych. Idąc dalej, Spark Code jest dość łatwy w użyciu. O wiele łatwiej jest też pisać. Jest również powszechnie używany do filtrowania wszystkich zawiłości związanych z przechowywaniem, programowaniem równoległym i wieloma innymi.

Bez wątpienia jest pozbawiony rozproszonej pamięci masowej i zarządzania klastrami, chociaż jest dość znany z tego, że jest silnikiem przetwarzania rozproszonego. Jak wiemy, zarówno silnik Compute, jak i podstawowe interfejsy API to jego dwie części, ale ma o wiele więcej do zaoferowania – GraphX, streaming, MLlib i Spark SQL. Wartość tych aspektów nie jest nikomu nieznana. Algorytmy przetwarzania, nieustanne przetwarzanie danych itp. bankujemy wyłącznie na API Spark Core.

Działanie Apache Spark

Wiele organizacji musi pracować z ogromnymi danymi. Podstawowym komponentem, który współpracuje z różnymi pracownikami, jest sterownik. Działa z wieloma pracownikami, którzy są uznawani za wykonawców. Każda aplikacja Spark to mieszanka sterowników i wykonawców. Przeczytaj więcej o najlepszych zastosowaniach i zastosowaniach Spark.

Spark może obsłużyć trzy rodzaje obciążeń

• Tryb wsadowy — zadanie jest zapisywane i uruchamiane przez ręczną interwencję.
• Tryb interaktywny — polecenia są uruchamiane jedno po drugim po sprawdzeniu wyników.
• Tryb strumieniowania — program działa w sposób ciągły. Wyniki są generowane po przekształceniach i działaniach na danych.

Ekosystem iskry i RDD

Aby naprawdę zrozumieć sedno tej koncepcji, należy pamiętać, że Spark Ecosystem składa się z różnych komponentów — Spark SQL, Spark streaming, MLib (Machine Learning Library), Spark R i wiele innych.

Ucząc się o Spark SQL, musisz upewnić się, że aby jak najlepiej go wykorzystać, musisz go zmodyfikować, aby osiągnąć maksymalną wydajność w zakresie pojemności, czasu lub kosztów, wykonując różne zapytania na Spark Data, które są już częścią zewnętrznych źródeł .

Następnie Spark Streaming umożliwia programistom jednoczesne przetwarzanie wsadowe i strumieniowe przesyłanie danych. Wszystkim można łatwo zarządzać.

Co więcej, komponenty graficzne skłaniają dane do pracy z wieloma źródłami, zapewniając dużą elastyczność i odporność w łatwej konstrukcji i transformacji.

Następnie chodzi o Spark R, który odpowiada za korzystanie z Apache Spark. Jest to również korzystne dzięki implementacji rozproszonych ramek danych, która obsługuje kilka operacji na dużych zestawach danych. Nawet w przypadku rozproszonego uczenia maszynowego oferuje wsparcie przy użyciu bibliotek uczenia maszynowego.

Wreszcie składnik Spark Core, jeden z najważniejszych składników ekosystemu Spark, zapewnia obsługę programowania i nadzoru. Oprócz tego podstawowego aparatu wykonawczego, cały ekosystem Spark jest oparty na kilku interfejsach API w różnych językach, a mianowicie. Scala, Python itp.

Co więcej, Spark tworzy kopię zapasową Scali. Nie trzeba wspominać, że Scala to język programowania, który działa jako podstawa Sparka. Wręcz przeciwnie, Spark obsługuje Scala i Pythona jako interfejs. Nie tylko to, dobrą wiadomością jest również to, że oferuje wsparcie dla interfejsu. Programy napisane w tym języku mogą być również wykonywane przez Spark. Tutaj ma się dowiedzieć, że kody napisane w Scali i Pythonie są bardzo podobne. Przeczytaj więcej o roli Apache Spark w Big Data.

Spark obsługuje również dwa bardzo popularne języki programowania – R i Java.

Wniosek

Teraz, gdy wiesz już, jak działa ekosystem Spark, nadszedł czas, aby dowiedzieć się więcej o Apache Spark w programach edukacyjnych online. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o naszych programach e-learningowych w Apache Spark.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.