Apache Spark Là Gì

     

Công rứa Apache Spark là chiến thuật tối ưu tốt nhất trong vấn đề xử lý các dữ liệu tất cả quy mô lớn. Những bản lĩnh giúp Apache Spark có thể làm được câu hỏi này là gì? Hãy thuộc tubepphuonghai.com mày mò về Apache Spark với những sự việc liên quan liêu ở bài viết dưới đây.

Bạn đang xem: Apache spark là gì


Nội dung bài xích viết

Lợi ích của Apache Spark là gì?Khối lượng các bước của Apache SparkĐối tượng áp dụng Apache Spark

Apache Spark là gì?

*

Apache Spark là một trong những framework giải pháp xử lý phân tán tài liệu mã nguồn mở được áp dụng trên quy mô khủng và cung ứng các API mang lại Java, Scala, Python cùng R. Bằng phương pháp sử dụng bộ nhớ đệm, quyền truy vấn và những mã để tiến hành nhiều các bước như phân tích cấp tốc dữ liệu, cách xử lý quy mô, tróc nã vấn xúc tiến hay giải pháp xử lý đồ hoạ. Vì vậy mà Apache Spark đã sớm dấn về cho tới 365.000 member meetup và được rất nhiều tổ chức chọn lựa như FINRA, Yelp, Zillow, DataXu, Urban Institute với CrowdStrike.


Dịch vụ Hosting Windows vận tốc cao

tubepphuonghai.com đang xuất hiện chương trình bộ quà tặng kèm theo cực tốt dành riêng cho khách mặt hàng đăng ký thương mại dịch vụ Hosting Windows:

Giảm giá lên tới mức 40%.Giá chỉ từ 23k/tháng.Tặng thêm chứng chỉ bảo mật SSL Let’s Encrypt.

Đăng cam kết ngay:

windows hosting


Lịch sử của Apache Spark

Năm 2009, Phiên bản Apache Spark thứ nhất được thành lập và hoạt động tại AMPLab của UC Berkley cùng được sử dụng y như một dự án nghiên cứu về lĩnh vực ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Tựa như như machine learning cùng phân tích tài liệu tương tác, các Spark tạo nên framework về tối ưu hóa nhằm mục đích xử lý các vấn đề trùng lặp nhưng mà không ảnh hưởng đến các khả năng mở rộng hay chịu đựng lỗi của Hadoop MapReduce.Tháng 6 năm 2013, Spark được tặng ngay cho ASF và ra đời thành một dự án thời thượng của Hadoop hoạt động cho tới nay.Năm 2017, con số thành viên của Spark đã lên tới 365.000 member trong 2 năm và nhận thấy sự góp phần của hơn 1000 tổ chức triển khai và bên phát triển.

Apache Spark chuyển động như vậy nào?

Hadoop MapReduce là một khối hệ thống xử lý dữ liệu với quy mô bự dựa trên những thuật toán phân tán và tuy nhiên song để đảm bảo an toàn rằng ko xảy ra ngẫu nhiên lỗi như thế nào trong toàn thể quá trình. Tuy nhiên, các bước MapReduce có khá nhiều bước thao tác làm việc không đồng bộ. Mỗi bước sẽ tiến hành đọc và ghi dữ liệu khiến cho độ chậm rãi chễ gia tăng trên I/O của đĩa.

Để tự khắc phục vụ việc này, Spark đã đưa sang biện pháp xử lý bộ lưu trữ trực tiếp thông qua việc tái áp dụng dữ liệu tuy nhiên song nhằm mục tiêu hạn chế số bước của MapReduce. Với cách thức này, chỉ cần một bước triển khai đọc bộ nhớ ngay lập tức sẽ auto ghi lại các tác dụng làm cho quy trình thực thi nhanh và tác dụng hơn.

Spark vẫn tái sử dụng dữ liệu bằng phương pháp tạo các DataFrame để tập hòa hợp các đối tượng người tiêu dùng vào bộ nhớ đệm nhằm mục đích nâng cấp tốc độ của những thuật toán machine learning. Nhờ này mà Spark đã thành công xuất sắc hơn MapReduce vào khả năng nâng cấp độ trễ vào công việc.

Apache Spark so với Apache Hadoop

Điểm tầm thường của Apache Spark cùng Apache Hadoop chính là chúng đều phải có các khung dữ liệu miễn giá thành được tích hợp sử dụng để giải quyết các sự việc ở bài bản lớn.

Hadoop là một framework mã mối cung cấp mở có bộ nhớ HDFS và sử dụng YARN để thống trị tài nguyên của những ứng dụng. Đồng thời còn cung cấp triển khai quy mô lập trình là các công cụ thực hiện như MapReduce, Spark, Tez và Presto.

Spark cũng là 1 framework mã nguồn mở triệu tập vào truy vấn vấn tương tác, machine và khối lượng các bước thời gian thực. Spark không sử dụng hệ thống lưu trữ riêng nhưng mà chạy phân tích trên các khối hệ thống như HDFS hoặc bên thứ cha như Amazon Redshift, Amazon S3, Couchbase, Cassandra. Spark bên trên Hadoop thực hiện YARN để share một nhiều và tập dữ liệu chung đảm bảo mức độ dịch vụ thương mại và bình luận nhất quán.

Lợi ích của Apache Spark là gì?

Apache Spark bên trên Hadoop có khá nhiều lợi ích như:

Nhanh

Spark sử dụng bộ lưu trữ đệm và về tối ưu hoá thực thi truy vấn để phân tích nhanh những dữ liệu ở phần đa kích thước.

Thân thiện với đơn vị phát triển

Apache Spark cung ứng Java, Scala, R và Python, mang đến cho mình nhiều ngôn ngữ không giống nhau để xây dựng những ứng dụng của mình. Các API này giúp các nhà phân phát triển của người sử dụng dễ dàng triển khai vì chúng bịt giấu sự phức tạp của quá trình xử lý phân tán đằng sau những toán tử cung cấp cao, đơn giản giúp bớt đáng nhắc lượng mã đề xuất thiết.

Apache Spark cung cấp nhiều ngôn ngữ như Java, Scala, R, Python và những API góp nhà trở nên tân tiến xây dựng ứng dụng tiện lợi hơn với quy trình xử lý phân tán tài liệu bằng những thuật toán thời thượng và tối ưu hoá số mã sử dụng.

Nhiều khối lượng công việc

Apache Spark được tích hợp khả năng chạy các khối lượng công việc như truy hỏi vấn tương tác, phân tích thời gian thực, machine learning và cách xử lý đồ thị.

Khối lượng quá trình của Apache Spark

Spark framework bao gồm:

*

Spark SQL với kĩ năng truy vấn tương tác.Spark Streaming có tác dụng phân tích thời hạn thực.Spark MLlib dành riêng cho machine learning.Spark GraphX có tác dụng xử lý thiết bị thị.

Xem thêm: Buzzmetrics Là Gì Cũng Như Buzzmetrics Là Công Ty Gì, Buzzmetrics Là Gì

Spark Core

Spark core là thành phần chính của Apache Spark bao gồm nhiệm vụ làm chủ bộ nhớ, khắc phục và hạn chế lỗi, lên lịch trình, phân phối, giám sát các bước và can hệ với hệ thống lưu trữ. Bên cạnh ra, Spark chip core còn dựa vào API và các ngôn ngữ lập trình để gia công giảm đi vấn đề tinh vi trong quy trình xử lý phân tán dữ liệu.

MLlib dành riêng cho Machine Learning

MLlib của Spark là 1 thư viện bao gồm các thuật toán cung cấp machine learning cùng với quy mô tài liệu lớn. Spark MLlib gồm hiệu suất hoạt động nhanh hơn và tài năng thực hiện tại nhiều các bước tốt hơn.

 Spark Streaming với thời gian thực

Spark Streaming là một chiến thuật thời gian thực cực tốt dành cho công việc phân tích tài liệu trực tiếp ở đồ sộ lớn với 1 mã ứng dụng. Điều này giúp nâng cấp hiệu suất giải pháp xử lý hàng hoạt ứng dụng trực tuyến thời hạn thực xuất sắc hơn. Spark Streaming hỗ trợ dữ liệu từ bỏ Twitter, Kafka, Flume, HDFS và ZeroMQ cùng nhiều tài liệu khác được kiếm tìm thấy tự hệ sinh thái xanh Spark Packages.

Spark SQL có chức năng truy vấn tương tác

Spark SQL là 1 trong những công cố kỉnh truy vấn tương tác bao gồm trình buổi tối ưu hoá trả phí, lưu trữ dữ liệu dạng cột, sinh sản mã nhanh và có tác dụng mở rộng lớn nút. Hình thức này phụ thuộc vào Hive để truy vấn tài liệu và những API trong các ngôn ngữ lập trình sẵn để cung ứng các nguồn dữ liệu như JDBC, ODBC, JSON, HDFS, Hive, ORC và Parquet.

GraphX cung cấp xử lý đồ dùng thị

Spark GraphX là một khung có tác dụng xử lý thiết bị thị phân tán dữ liệu bằng phương pháp cung cung cấp ATL, dò hỏi và thống kê giám sát đồ thị trùng lặp cung ứng xây dựng và thay đổi các cấu tạo sẵn có. Đặc biệt, Spark GraphX được tích hợp với API và các thuật toán giúp cho quy trình xử lý các bước linh hoạt và tác dụng hơn.

Đối tượng áp dụng Apache Spark

Tính cho năm năm 2016 thì đã bao gồm hơn 1000 tổ chức triển khai lựa chọn áp dụng Spark cho những dự án của chính bản thân mình và bao gồm đến 365.000 member tham gia. Một số khách hàng rất nổi bật lựa chọn sử dụng Apache Spark như:

Yelp

*

Yelp thực hiện Apache Spark trên Amazon MR để tạo thành các mô hình xác minh sự can dự giữa người dùng và quảng cáo. Bằng phương pháp này Yelp không những rất có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu mà còn thu về mức hiệu quả cực tốt đáng kể.

Zillow

*

Zillow là một trang web bđs nhà đất trực tuyến phệ nhất hiện nay đã lựa chọn sử dụng những thuật toán machine learning của Spark bên trên Amazon EMR để xử lý các tệp dữ liệu lớn. Cách thức này đã đem đến cho Zillow một môi trường thống kê giám sát Zestimates hiệu quả và chính xác nhất.

Crowdstrike

*

Crowdstrike cung ứng một công cụ đảm bảo an toàn và ngăn chặn những vi phạm dựa vào Amazon AMR với Spark để cách xử trí lượng phệ terabyte trên trang bị chủ.

Hearst

*

Hearst Corporation là 1 trong cổng thông tin media lớn với mặt hàng ngàn người tiêu dùng truy cập web. Để rất có thể dễ dàng theo dõi thời hạn thực về những nội dung chuyển động tốt và phổ cập Hearst vẫn lựa chọn thực hiện Apache Spark Streaming bên trên Amazon EMR vào dự án công trình của mình.

Bigfinite

*

Bigfinite giúp tàng trữ và phân tích dữ liệu sản xuất quy mô béo dựa trên những kỹ thuật tiên tiến và phát triển như AWS và Spark bên trên Amazon AMR nhằm chạy các thuật toán độc quyền trở nên tân tiến bằng Python với Scala.

Gumgum

*

Gumgum là một khối hệ thống quảng cáo áp dụng Spark trên Amazon AMR để xử lý những tác vụ và phân tích tài liệu phi cấu trúc trong Amazon S3. Những đổi mới về hiệu suất của Spark đã hỗ trợ GumGum tiết kiệm không hề ít thời gian và ngân sách duy trì.

Intent

*

Intent truyền thông media sử dụng Spark và MLlib bỏ lên trên kế hoạch xúc tiến các mô hình machine learning đồ sộ lớn. Đồng thời giúp buổi tối ưu hoá doanh thu trên các website và vận dụng thông qua kĩ năng sắp xếp dữ liệu khoa học.

Finra

*

Finra là doanh nghiệp dịch vụ tài chính chuyển các bước SQL tại khu vực sang Apache Spark đám mây nhằm sắp xếp những thông tin dữ liệu của những sự kiện thị phần theo thời gian thực. Đồng thời, Finra thực hiện Apache Spark trên Amazon EMR nhằm kiểm tra tài liệu thực thế, nâng cấp khả năng đầu tư chi tiêu và thúc đẩy hoàn thiện thị trường.

Các ngôi trường hợp áp dụng Apache Spark

Hệ thống xử trí phân tán đa năng Spark được sử dụng trong không ít trường hợp nhằm mục tiêu phát hiện tại và cung ứng các tin tức dữ liệu theo thời hạn thực như:

Dịch vụ tài chính thực hiện Spark để dự đoán xác suất tham gia với huỷ bỏ của khách hàng về sản phẩm của mình.Y tế áp dụng Spark để thi công dịch vụ chăm lo bệnh nhân toàn diện cho phép tương tác và trao đổi thông tin trực tuyến.Sản xuất sử dụng Spark để vứt bỏ thời gian chết của các thiết bị kết nối internet.Spark có chức năng thu hút và tìm tìm các khách hàng mục tiêu thông qua các dịch vụ và khuyến mãi được cá nhân hoá.

Triển khai Apache Spark bên trên đám mây

Spark được áp dụng trên đám mây nhằm nâng cấp hiệu suất hoạt động, năng lực mở rộng, độ tin cậy, tính khả dụng với quy tế bào lớn. Vày thế, phần lớn người áp dụng đã chọn tiến hành Spark bên trên đám mây mang về thời gian xúc tiến nhanh hơn và có rất nhiều tính năng vượt trội hơn.

Tổng kết về Apache Spark

Hy vọng các thông tin trên trên đây của công ty chúng tôi đã giúp cho bạn đọc hiểu rõ hơn về Apache Spark và giải pháp mà phép tắc này vận động đem lại hiệu quả.

Nếu bạn có thắc mắc về Apache Spark, hãy vướng lại ở bên bình luận bên dưới, tubepphuonghai.com sẽ vấn đáp bạn trong thời gian sớm nhất.

Xem thêm: Hé Lộ Cách Nhịn Ăn Giảm Cân Nhanh Nhất, Đảm Bảo Sức Khỏe

P/s: bạn cũng có thể truy cập vào Blog của tubepphuonghai.com để xem thêm các nội dung bài viết chia sẻ kỹ năng về lập trình, cai quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc các bạn thành công.