Архитектура Apache Spark: все, что вам нужно знать в 2022 году

Что такое Apache Spark?

Apache Spark — это набор вычислительных сред, предназначенных для обработки данных с открытым исходным кодом в режиме реального времени. Быстрые вычисления — это необходимость часа, и Apache spark — одна из самых эффективных и быстрых сред, запланированных и спроектированных для ее достижения.

Основная функция Apache Spark — увеличить скорость обработки приложения с помощью встроенных кластерных вычислений. Помимо этого, он также предлагает интерфейс для программирования полных кластеров с различными аспектами, такими как неявный параллелизм данных и отказоустойчивость. Это обеспечивает большую независимость, поскольку вам не нужны никакие специальные директивы, операторы или функции, которые в противном случае требуются для параллельного выполнения.

Важные выражения для изучения

Приложение Spark — оно обрабатывает коды, введенные пользователями, для получения результата. Работает по своим расчетам.

Apache SparkContext — это основная часть архитектуры. Он используется для создания сервисов и выполнения заданий.

Задача — у каждого шага есть своя особая задача, которая выполняется шаг за шагом.

Apache Spark Shell . Проще говоря, это приложение. Apache Spark Shell — один из жизненно важных триггеров того, насколько легко обрабатываются наборы данных любого размера.

Стадия — различные задания, разделенные на части, называются этапами.

Работа — это набор вычислений, которые выполняются параллельно.

Суть Apache Spark

Apache Stark в основном основан на двух концепциях, а именно. Устойчивые распределенные наборы данных (RDD) и направленный ациклический граф (DAG). Проливая свет на RDD, выясняется, что это набор элементов данных, сломанных и сохраненных на рабочих узлах. Наборы данных Hadoop и параллельные коллекции — это два поддерживаемых RDD.

Первый предназначен для HDFS, а второй — для собраний Scala. Переход к DAG — это цикл математических вычислений, проводимых над данными. Это облегчает процесс, избавляя от многократного выполнения операций. Это единственная причина, по которой Apache Spark предпочтительнее Hadoop. Узнайте больше об Apache Spark и Hadoop Mapreduce.

Обзор архитектуры Spark

Прежде чем углубляться, давайте пройдемся по архитектуре. Apache Spark имеет отличную архитектуру, в которой слои и компоненты свободно объединены с множеством библиотек и расширений, которые легко справляются со своей задачей. Главным образом, он основан на двух основных концепциях, а именно. РДД и ДАГ. Чтобы понять архитектуру, необходимо хорошо знать различные компоненты, такие как экосистема Spark и ее базовая структура RDD.

Преимущества Спарк

Это одна из платформ, полностью объединенных в единое целое для нескольких целей — для обеспечения резервного хранения неотредактированных данных и интегрированной обработки данных. Двигаясь дальше, Spark Code довольно прост в использовании. Кроме того, так проще писать. Он также широко используется для фильтрации всех сложностей хранения, параллельного программирования и многого другого.

Бесспорно, он поставляется без какого-либо распределенного хранилища и управления кластером, хотя он довольно известен тем, что является механизмом распределенной обработки. Как мы знаем, и Compute Engine, и Core API являются его двумя частями, но он может предложить гораздо больше — GraphX, потоковая передача, MLlib и Spark SQL. Ценность этих аспектов никому не известна. Алгоритмы обработки, непрерывная обработка данных и т. д. опираются исключительно на Spark Core API.

Работа Apache Spark

Многим организациям необходимо работать с массивными данными. Основной компонент, который работает с различными рабочими процессами, называется драйвером. Он работает с большим количеством работников, которые признаны исполнителями. Любое приложение Spark представляет собой смесь драйверов и исполнителей. Узнайте больше о лучших приложениях искры и использовании.

Spark может обслуживать три вида рабочих нагрузок

• Пакетный режим — задание записывается и выполняется вручную.
• Интерактивный режим — команды запускаются одна за другой после проверки результатов.
• Режим потоковой передачи — программа работает непрерывно. Результаты получаются после преобразований и выполнения действий с данными.

Экосистема Spark и RDD

Чтобы правильно понять суть концепции, необходимо помнить, что экосистема Spark состоит из различных компонентов — Spark SQL, потоковой передачи Spark, MLib (библиотека машинного обучения), Spark R и многих других.

Изучая Spark SQL, вы должны убедиться, что, чтобы максимально использовать его, вам необходимо изменить его для достижения максимальной эффективности в отношении емкости хранилища, времени или стоимости, выполняя различные запросы к данным Spark, которые уже являются частью внешних источников. .

После этого Spark Streaming позволяет разработчикам одновременно выполнять как пакетную обработку, так и потоковую передачу данных. Всем можно легко управлять.

Кроме того, графические компоненты позволяют работать с данными из множества источников, что обеспечивает большую гибкость и устойчивость при простом построении и преобразовании.

Далее дело доходит до Spark R, который отвечает за использование Apache Spark. Это также выгодно при реализации распределенного фрейма данных, который поддерживает несколько операций над большими наборами данных. Даже для распределенного машинного обучения предлагается поддержка с использованием библиотек машинного обучения.

Наконец, компонент Spark Core, один из важнейших компонентов экосистемы Spark, обеспечивает поддержку программирования и контроля. Помимо этого основного исполнительного механизма, вся экосистема Spark основана на нескольких API на разных языках, а именно. Скала, Питон и т.д.

Более того, Spark поддерживает Scala. Излишне упоминать, что Scala — это язык программирования, который служит основой для Spark. Наоборот, Spark поддерживает Scala и Python в качестве интерфейса. Не только это, хорошая новость заключается в том, что он также предлагает поддержку интерфейса. Программы, написанные на этом языке, также могут выполняться через Spark. Здесь нужно узнать, что коды, написанные на Scala и Python, очень похожи. Узнайте больше о роли искры Apache в больших данных.

Spark также поддерживает два очень распространенных языка программирования — R и Java.

Заключение

Теперь, когда вы узнали, как работает экосистема Spark, пришло время узнать больше об Apache Spark с помощью программ онлайн-обучения. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о наших программах электронного обучения на Apache Spark.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.