Arquitetura Apache Spark: tudo o que você precisa saber em 2022

O que é Apache Spark?

O Apache Spark é uma estrutura de computação destinada ao processamento de dados de código aberto em tempo real. A computação rápida é a necessidade do momento e o Apache Spark é uma das estruturas mais eficientes e rápidas planejadas e projetadas para alcançá-lo.

O principal recurso do Apache Spark é aumentar a velocidade de processamento de um aplicativo com a ajuda de sua computação em cluster integrada. Além disso, também oferece interface para programação de clusters completos com vários aspectos, como paralelismo de dados implícito e tolerância a falhas. Isso fornece grande independência, pois você não precisa de diretivas, operadores ou funções especiais, que são necessários para execução paralela.

Expressões importantes para aprender

Aplicativo Spark – Opera os códigos inseridos pelos usuários para obter um resultado. Ele funciona em seus próprios cálculos.

Apache SparkContext – Esta é a parte central da arquitetura. É usado para criar serviços e realizar trabalhos.

Tarefa – Cada etapa tem sua própria tarefa peculiar que é executada passo a passo.

Apache Spark Shell – Em palavras simples, é basicamente um aplicativo. O Apache Spark Shell é um dos gatilhos vitais sobre como os conjuntos de dados de todos os tamanhos são processados ​​com bastante facilidade.

Estágio – Vários trabalhos, quando divididos, são chamados de estágios.

Job – É um conjunto de cálculos que são executados paralelamente.

Essência do Apache Spark

Apache Stark é baseado principalmente em dois conceitos viz. Conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDD) e gráfico acíclico dirigido (DAG). Lançando luz no RDD, vem à tona que é um estoque de itens de dados quebrados e salvos em nós de trabalho. Conjuntos de dados do Hadoop e coleções paralelizadas são os dois RDDs com suporte.

O primeiro é para HDFS, enquanto o último é para reuniões Scala. Saltar para o DAG – é um ciclo de cálculos matemáticos realizados em dados. Isso facilita o processo, eliminando a execução múltipla de operações. Esta é a única razão pela qual o Apache Spark é preferível ao Hadoop. Saiba mais sobre Apache Spark vs Hadoop Mapreduce.

Visão geral da arquitetura do Spark

Antes de nos aprofundarmos, passemos pela arquitetura. O Apache Spark tem uma ótima arquitetura onde as camadas e componentes são incorporados livremente com muitas bibliotecas e extensões que fazem o trabalho com muita facilidade. Principalmente, é baseado em dois conceitos principais viz. RDD e DAG. Para qualquer pessoa entender a arquitetura, é preciso ter um conhecimento sólido de vários componentes como o Spark Ecosystem e sua estrutura básica RDD.

Vantagens do Spark

Esta é uma das plataformas que está totalmente unida em um todo para alguns propósitos – para fornecer armazenamento de backup de dados não editados e um tratamento integrado de dados. Indo além, o Spark Code é bastante fácil de usar. Além disso, é muito mais fácil escrever. Também é usado popularmente para filtrar todas as complexidades de armazenamento, programação paralela e muito mais.

Inquestionavelmente, ele vem sem nenhum armazenamento distribuído e gerenciamento de cluster, embora seja bastante famoso por ser um mecanismo de processamento distribuído. Como sabemos, o Compute Engine e as APIs Core são suas duas partes, mas tem muito mais a oferecer – GraphX, streaming, MLlib e Spark SQL. O valor desses aspectos não é desconhecido para ninguém. Algoritmos de processamento, processamento incessante de dados, etc. banco em APIs Spark Core apenas.

Funcionamento do Apache Spark

Muitas organizações precisam trabalhar com dados massivos. O componente principal que funciona com vários trabalhadores é conhecido como driver. Trabalha com muitos trabalhadores que são reconhecidos como executores. Qualquer aplicativo Spark é uma mistura de drivers e executores. Leia mais sobre as principais aplicações e usos do Spark.

O Spark pode atender a três tipos de cargas de trabalho

• Modo Lote – O trabalho é escrito e executado por meio de intervenção manual.
• Modo Interativo – Os comandos são executados um a um após a verificação dos resultados.
• Modo Streaming – O programa é executado continuamente. Os resultados são produzidos depois que as transformações e ações são feitas nos dados.

Ecossistema Spark e RDD

Para entender a essência do conceito de verdade, deve-se ter em mente que o Spark Ecosystem possui vários componentes – Spark SQL, Spark streaming, MLib (Machine Learning Library), Spark R e muitos outros.

Ao aprender sobre o Spark SQL, você precisa garantir que, para aproveitá-lo ao máximo, você precisa modificá-lo para obter a máxima eficiência em capacidade de armazenamento, tempo ou custo, executando várias consultas em Spark Data que já fazem parte de fontes externas .

Depois disso, o Spark Streaming permite que os desenvolvedores realizem o processamento em lote e o streaming de dados simultaneamente. Tudo pode ser gerenciado facilmente.

Além disso, os componentes gráficos fazem com que os dados trabalhem com amplas fontes para grande flexibilidade e resiliência em fácil construção e transformação.

Em seguida, chega-se ao Spark R que é responsável por usar o Apache Spark. Isso também se beneficia com a implementação de quadros de dados distribuídos, que dá suporte a algumas operações em grandes conjuntos de dados. Mesmo para aprendizado de máquina distribuído, ele oferece suporte usando bibliotecas de aprendizado de máquina.

Por fim, o componente Spark Core, um dos componentes mais importantes do ecossistema Spark, fornece suporte para programação e supervisão. No topo desse mecanismo de execução principal, o ecossistema Spark completo é baseado em várias APIs em diferentes linguagens, a saber. Escala, Python, etc.

Além do mais, o Spark faz o backup do Scala. Desnecessário mencionar, Scala é uma linguagem de programação que atua como base do Spark. Pelo contrário, o Spark suporta Scala e Python como uma interface. Não apenas isso, a boa notícia é que também oferece suporte à interface. Programas escritos nesta linguagem também podem ser executados no Spark. Aqui, é aprender que os códigos escritos em Scala e Python são muito semelhantes. Leia mais sobre o papel do Apache spark em Big Data.

O Spark também suporta as duas linguagens de programação muito comuns – R e Java.

Conclusão

Agora que você aprendeu como o ecossistema Spark funciona, é hora de explorar mais sobre o Apache Spark por meio de programas de aprendizado online. Entre em contato conosco para saber mais sobre nossos programas de eLearning no Apache Spark.

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