معرفی ابزار Apache Spark
Apache Spark یک موتور تجزیه و تحلیل یکپارچه و فوق سریع برای پردازش داده در مقیاس بزرگ است. این امکان تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ را از طریق ماشین های خوشه ای فراهم می کند. این عمدتا به داده های بزرگ و یادگیری ماشین اختصاص داده شده است.
آپاچی اسپارک Apache Spark چیست؟
همه چیز در سال 2009 آغاز شد. اسپارک توسط متی زهاریا، دانشمند کامپیوتر کانادایی، در طول دکترای خود در دانشگاه کالیفرنیا در برکلی طراحی شد. در ابتدا، توسعه آن راه حلی برای تسریع پردازش سیستم های Hadoop است.
امروز این یک پروژه از بنیاد آپاچی است. از سال 2009، بیش از 1200 توسعه دهنده به این پروژه کمک کرده اند. برخی از آنها از شرکت های معروفی مانند اینتل، فیس بوک، آی بی ام، نتفلیکس…
اسپارک در سال 2014 رسما رکورد جدیدی را در مرتب سازی در مقیاس بزرگ ثبت کرد. با مرتب‌سازی 100 ترابایت داده تنها در 23 دقیقه برنده مسابقه Daytona Gray Sort شد. رکورد جهانی قبلی 72 دقیقه بود که یاهو با استفاده از خوشه 2100 گره MapReduce Hadoop ثبت کرد، در حالی که Spark تنها از 206 گره استفاده می کرد. این بدان معناست که با استفاده از ماشین‌های ده برابر کمتر، داده‌های مشابه را سه برابر سریعتر مرتب می‌کند.
علاوه بر این، در حالی که هیچ رقابت رسمی مرتب‌سازی پتابایتی وجود ندارد، Spark با مرتب‌سازی 1 PB داده، که معادل 10 تریلیون رکورد است، در 190 ماشین در کمتر از چهار ساعت، از این هم فراتر می‌رود.
این یکی از اولین مرتب سازی های مقیاس پتابایتی بود که تا به حال در یک ابر عمومی انجام شد. دستیابی به این معیار نقطه عطف مهمی برای پروژه اسپارک است. این ثابت می‌کند که Spark به وعده‌اش عمل می‌کند تا به عنوان یک موتور سریعتر و مقیاس‌پذیرتر برای پردازش داده‌ها در همه اندازه‌ها، از گیگابایت تا TB، حتی به PB عمل کند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
Apache Spark: بزرگترین پروژه منبع باز Big Data
Apache Spark که در ابتدا در UC Berkeley در سال 2009 توسعه یافت، یک موتور تحلیلی یکپارچه برای داده های بزرگ و یادگیری ماشین است. این ابزار با سرعت چشمگیر و سهولت استفاده متمایز می شود.
از زمان راه اندازی، Apache Spark توسط بسیاری از شرکت ها در طیف گسترده ای از صنایع مورد استفاده قرار گرفته است. غول های اینترنتی مانند نتفلیکس، یاهو و eBay Spark را مستقر کرده اند و در حال پردازش چندین پتابایت داده در خوشه هایی با بیش از 8000 گره هستند.
تنها در چند سال، آپاچی اسپارک به سرعت به بزرگترین پروژه منبع باز Big Data تبدیل شد. بیش از 1000 مشارکت کننده از بیش از 250 سازمان دارد.
این پروژه 100% متن باز توسط بنیاد نرم افزار آپاچی میزبانی می شود. با این حال، اسپارک آپاچی، اسپارک و لوگوی اسپارک علائم تجاری ASF هستند.
به عنوان یک سازمان غیرانتفاعی، ASF باید در مورد نحوه استفاده از علائم تجاری خود توسط سازمان ها اقدامات احتیاطی را انجام دهد. به ویژه، باید اطمینان حاصل کند که محصولات نرم افزاری خود به وضوح از همه محصولات بالقوه شخص ثالث قابل تشخیص هستند.
محصولات نرم‌افزاری تجاری یا متن‌باز مجاز به استفاده از Spark به نام خود نیستند، مگر اینکه «پرواز شده توسط Apache Spark» یا «for Apache Spark» باشند. قوانین سختگیرانه باید رعایت شود.
نام های مشتق شده از “Spark” مانند “Sparkly” نیز مجاز نیستند، و نام شرکت ممکن است شامل “Spark” نباشد. شناسه بسته ممکن است حاوی کلمه “spark” باشد، اما نام کامل استفاده شده برای بسته نرم افزاری باید از قوانین پیروی کند.
مطالب نوشته شده باید در اولین ذکر به پروژه به عنوان “Apache Spark” اشاره کنند و لوگوهای مشتق شده از Spark مجاز نیستند. در نهایت، نام دامنه حاوی “Spark” بدون اجازه کتبی از Apache Spark PMC مجاز نیست.
مزایای اسپارک چیست؟
همانطور که حدس زده اید، مزیت اصلی Spark سرعت آن است. Spark از ابتدا با در نظر گرفتن عملکرد طراحی شده است. برای این کار از محاسبات درون حافظه و بهینه سازی های دیگر استفاده می کند.
امروزه تخمین زده می شود که برای پردازش داده ها 100 برابر سریعتر از Hadoop باشد، از منابع کمتری نسبت به Hadoop استفاده می کند و مدل برنامه نویسی ساده تری دارد.
توسعه دهندگان عمدتاً سرعت محصول را از نظر اجرای وظایف در مقایسه با MapReduce برجسته می کنند.
Spark همچنین به دلیل سهولت استفاده و تجزیه و تحلیل پیچیده خود شناخته شده است. در واقع، دارای APIهایی با کاربرد آسان برای کار بر روی مجموعه داده های بزرگ است.
علاوه بر این، Spark دارای چند کارایی است. دارای نرم افزاری برای پردازش داده ها در جریان ها، سیستم پردازش گراف. همچنین به شما این امکان را می دهد که برنامه های کاربردی در جاوا، اسکالا، پایتون و R را به روشی ساده توسعه دهید و همچنین پرس و جوهای SQL را انجام دهید.
موتور تجزیه و تحلیل شامل کتابخانه های سطح بالا متعددی است که از پرس و جوهای SQL، جریان داده ها، یادگیری ماشین و پردازش گراف پشتیبانی می کنند. این کتابخانه های استاندارد به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا بهره وری بیشتری داشته باشند. آنها را می توان به راحتی در یک برنامه ترکیب کرد تا گردش کار پیچیده ایجاد کند.
در نهایت، اسپارک با یک زمان‌بندی DAG، یک بهینه‌ساز پرس و جو و یک موتور اجرای فیزیکی، عملکرد بالایی را برای داده‌های دسته‌ای و جریانی به دست می‌آورد.
تفاوت Spark و MapReduce
این یک مدل برنامه نویسی است که توسط گوگل راه اندازی شده است. MapReduce اجازه می دهد تا حجم زیادی از داده ها را دستکاری کنید. برای پردازش آنها، آنها را در مجموعه ای از ماشین ها توزیع می کند.
MapReduce بین شرکت‌هایی که مراکز پردازش داده بزرگی مانند آمازون یا فیس‌بوک دارند، بسیار محبوب است. چارچوب های مختلفی برای پیاده سازی آن ایجاد شده است. شناخته شده ترین آنها Hadoop است که توسط بنیاد نرم افزار Apache توسعه یافته است.
علاوه بر این، با MapReduce، مشخصات تکرار همچنان بر عهده برنامه نویس است. فرآیندهای ویژه مدیریت بازیابی شکست منجر به عملکرد ضعیف می شود. اسپارک از روش بسیار متفاوتی استفاده می کند. مجموعه داده ها را در RAM قرار می دهد و از جریمه نوشتن دیسک جلوگیری می کند.
بنابراین، Spark از پردازش درون حافظه پشتیبانی می کند، که عملکرد برنامه های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را افزایش می دهد و در نتیجه سرعت را افزایش می دهد. تمام عملیات تجزیه و تحلیل داده ها را در حافظه به صورت بلادرنگ انجام می دهد و تنها زمانی که حافظه کافی نیست به دیسک ها متکی است. در مقابل، Hadoop بعد از هر عملیات مستقیماً روی دیسک می نویسد و به صورت مرحله ای کار می کند.
چه کسی از Spark استفاده می کند؟
از زمان انتشار، موتور تجزیه و تحلیل یکپارچه به سرعت توسط شرکت‌های صنایع مختلف مورد استفاده قرار گرفته است. سرسخت های اینترنتی مانند نتفلیکس، یاهو و eBay Spark را در مقیاس وسیع توسعه داده اند.
در حال حاضر، Spark بیش از 1200 مشارکت کننده مانند اینتل، فیس بوک، IBM … دارد و اکنون مهم ترین انجمن در دنیای داده های بزرگ است.
این اجازه می دهد تا همه برنامه های Spark Big Data را یکپارچه کنید. Spark همچنین برای کمپین های بازاریابی بلادرنگ، توصیه های محصول آنلاین یا امنیت سایبری مناسب است.
ابزارهای مختلف در Spark چیست؟
- Spark SQL به کاربران اجازه می دهد تا کوئری های SQL را برای تغییر و تبدیل داده ها اجرا کنند.
- Spark streaming به کاربر خود یک جریان پردازش داده ارائه می دهد. از داده های بلادرنگ استفاده می کند.
- Spark graphX اطلاعات نمودارها را پردازش می کند.
- Spark MLlibیک کتابخانه یادگیری ماشینی است که شامل تمام الگوریتم‌ها و ابزارهای یادگیری کلاسیک مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، فیلتر مشارکتی و کاهش ابعاد است.
پروژه اسپارک آپاچی هنوز زنده و در حال اجراست. بسیاری از شرکت ها در سراسر جهان به صورت روزانه از آن استفاده می کنند. این یک ابزار ضروری در زمینه داده های بزرگ و علم داده است.
مقاله های مرتبط:
1- مقایسه ابزار های Hive و Impala
2- معرفی ابزار Tibco Spotfire
3- بهترین ابزارهای ETL در سال 2023
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها