Arhitectura Apache Spark: tot ce trebuie să știți în 2022

Ce este Apache Spark?

Apache Spark este o mulțime de cadre de calcul destinate procesării de date open-source în timp real. Calculul rapid este nevoia oră, iar Apache spark este unul dintre cele mai eficiente și rapide cadre planificate și proiectate pentru a-l realiza.

Caracteristica principală a Apache Spark este creșterea vitezei de procesare a unei aplicații cu ajutorul sistemului de calcul în cluster încorporat. În afară de aceasta, oferă și interfață pentru programarea clusterelor complete cu diverse aspecte precum paralelismul implicit al datelor și toleranța la erori. Acest lucru oferă o mare independență, deoarece nu aveți nevoie de directive, operatori sau funcții speciale, care altfel sunt necesare pentru execuția paralelă.

Expresii importante de învățat

Aplicația Spark – Aceasta operează codurile introduse de utilizatori pentru a ajunge la un rezultat. Funcționează pe propriile calcule.

Apache SparkContext – Aceasta este partea de bază a arhitecturii. Este folosit pentru a crea servicii și pentru a realiza locuri de muncă.

Sarcină – Fiecare pas are propria sa sarcină particulară care rulează pas cu pas.

Apache Spark Shell – Cu cuvinte simple, este practic o aplicație. Apache Spark Shell este unul dintre declanșatorii vitali pentru modul în care seturile de date de toate dimensiunile sunt procesate cu destulă ușurință.

Etapă – Diverse locuri de muncă, atunci când sunt împărțite, sunt numite etape.

Job – Este un set de calcule care se execută în paralel.

Esenta lui Apache Spark

Apache Stark se bazează în principal pe două concepte și anume. Seturi de date distribuite rezistente (RDD) și grafic aciclic direcționat (DAG). Aruncând lumină pe RDD, acest lucru iese la iveală că este un stoc de elemente de date sparte și salvate pe nodurile de lucru. Seturile de date Hadoop și colecțiile paralelizate sunt cele două RDD-uri acceptate.

Cel mai devreme este pentru HDFS, în timp ce cel din urmă este pentru adunările Scala. Trecerea la DAG – este un ciclu de calcule matematice efectuate pe date. Acest lucru ușurează procesul prin eliminarea multiplelor operațiuni. Acesta este singurul motiv pentru care Apache Spark este preferat față de Hadoop. Aflați mai multe despre Apache Spark vs Hadoop Mapreduce.

Privire de ansamblu asupra arhitecturii Spark

Înainte de a aprofunda, să trecem prin arhitectură. Apache Spark are o arhitectură grozavă în care straturile și componentele sunt încorporate vag cu o mulțime de biblioteci și extensii care își fac treaba cu ușurință. În principal, se bazează pe două concepte principale și anume. RDD și DAG. Pentru ca oricine să înțeleagă arhitectura, trebuie să aveți cunoștințe solide despre diverse componente, cum ar fi Spark Ecosystem și structura sa de bază RDD.

Avantajele Spark

Aceasta este una dintre platformele care este în întregime unită într-un întreg pentru câteva scopuri - pentru a oferi stocare de rezervă a datelor needitate și o gestionare integrată a datelor. Mergând mai departe, Spark Code este destul de ușor de utilizat. De asemenea, este mult mai ușor să scrii. De asemenea, este folosit în mod popular pentru filtrarea tuturor complexităților de stocare, programare paralelă și multe altele.

Fără îndoială, vine fără stocare distribuită și management de cluster, deși este destul de renumit pentru că este un motor de procesare distribuită. După cum știm, atât motorul de calcul, cât și API-urile de bază sunt cele două părți ale sale, dar are mult mai multe de oferit – GraphX, streaming, MLlib și Spark SQL. Valoarea acestor aspecte nu este necunoscută nimănui. Algoritmii de procesare, procesarea neîncetată a datelor etc. se bazează exclusiv pe API-urile Spark Core.

Funcționează Apache Spark

O mare parte de organizații trebuie să lucreze cu date masive. Componenta de bază care funcționează cu diverși lucrători este cunoscută sub numele de șofer. Funcționează cu o mulțime de lucrători care sunt recunoscuți ca executori. Orice aplicație Spark este un amestec de drivere și executori. Citiți mai multe despre cele mai importante aplicații și utilizări ale scânteii.

Spark poate satisface trei tipuri de sarcini de lucru

• Modul lot – Lucrarea este scrisă și rulată printr-o intervenție manuală.
• Modul interactiv – Comenzile sunt executate una câte una după verificarea rezultatelor.
• Modul Streaming – Programul rulează continuu. Rezultatele sunt produse după transformări și acțiuni efectuate asupra datelor.

Ecosistemul Spark și RDD

Pentru a înțelege cu adevărat esenta conceptului, trebuie reținut că Spark Ecosystem are diverse componente - Spark SQL, Spark streaming, MLib (Machine Learning Library), Spark R și multe altele.

Când aflați despre Spark SQL, trebuie să vă asigurați că, pentru a profita la maximum de acesta, trebuie să îl modificați pentru a obține o eficiență maximă în ceea ce privește capacitatea de stocare, timp sau costuri prin executarea diferitelor interogări pe Spark Data care fac deja parte din sursele externe. .

După aceasta, Spark Streaming permite dezvoltatorilor să efectueze atât procesarea în serie, cât și fluxul de date simultan. Totul poate fi gestionat cu ușurință.

În plus, componentele grafice fac ca datele să lucreze cu surse ample pentru o mare flexibilitate și rezistență în construcția și transformarea ușoară.

În continuare, vine vorba de Spark R, care este responsabil pentru utilizarea Apache Spark. Acest lucru beneficiază și de implementarea cadrului de date distribuite, care acceptă câteva operațiuni pe seturi mari de date. Chiar și pentru învățarea automată distribuită, oferă suport folosind biblioteci de învățare automată.

În cele din urmă, componenta Spark Core, una dintre cele mai esențiale componente ale ecosistemului Spark, oferă suport pentru programare și supraveghere. Pe partea de sus a acestui motor de execuție de bază, întregul ecosistem Spark se bazează pe mai multe API-uri în diferite limbi, de exemplu. Scala, Python etc.

În plus, Spark îl sprijină pe Scala. Inutil să menționăm, Scala este un limbaj de programare care acționează ca bază pentru Spark. Dimpotrivă, Spark acceptă Scala și Python ca interfață. Nu doar asta, vestea bună este că oferă și suport pentru interfață. Programele scrise în acest limbaj pot fi executate și prin Spark. Aici, trebuie să învățăm că codurile scrise în Scala și Python sunt foarte asemănătoare. Citiți mai multe despre rolul Apache spark în Big Data.

Spark acceptă și cele două limbaje de programare foarte comune – R și Java.

Concluzie

Acum că ați învățat cum funcționează ecosistemul Spark, este timpul să explorați mai multe despre Apache Spark prin programe de învățare online. Luați legătura cu noi pentru a afla mai multe despre programele noastre de eLearning pe Apache Spark.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.