Saiba o que é o Apache Spark e como ele funciona

Se você trabalha com big data ou pretende trabalhar com ele, é possível que já conheça o Spark ou já tenha ouvido alguém falar sobre ele. Essa ferramenta de análise unificada para processamento de dados em larga escala, o Apache Spark, inclui módulos integrados para SQL, streaming, aprendizado de máquina e processamento gráfico.

Originalmente foi desenvolvido em 2009 na Universidade da Califórnia, Berkeley e conta com sua estrutura totalmente gratuita e com código aberto, hospedada pela Apache Software Foundation, independentemente do provedor. Por ser bastante importante no mundo do TI, vamos entender melhor nesse artigo o que é o Apache Spark e como ele funciona.

O que é o Apache Spark?

A ferramenta de Big Data, Apache Spark, tem por objetivo processar conjuntos de dados massivos de maneira paralela e distribuída. Ela estende a abordagem de programação MapReduce popularizada pelo Apache Hadoop, facilitando muito o desenvolvimento de aplicativos para processamento de grandes volumes de dados.

Além de ter um modelo de programação bem estabelecido, o Spark também tem um desempenho muito melhor que o Hadoop, geralmente por um fator de cerca de 100. Assim, potências da Internet como Netflix, Yahoo e eBay a colocaram em prática em grande escala, processando coletivamente vários petabytes de dados em clusters de mais de 8.000 nós. Ele rapidamente se tornou a maior comunidade de código aberto em big data, com mais de 1.000 colaboradores de mais de 250 organizações.

Arquitetura do Spark

De forma simplificada, existem três partes principais do Apache Spark. A principal aplicação que gerencia a criação e é responsável por realizar o processamento especificado pelos programadores é o Programa Driver.

O componente opcional Cluster Manager só é necessário se o Spark for executado de forma distribuída. Ele é o responsável por gerenciar as máquinas que serão utilizadas como "trabalhadores".

Esses “workers”, são as máquinas que realmente realizaram as tarefas que lhe são atribuídas pelo Programa Driver. Por isso, se o Spark for executado localmente, a máquina executará as funções do Driver Program e do Worker.

 

Benefícios do Apache Spark

Agora que você já entendeu mais sobre o apache spark e sua estrutura, chegou a hora de conhecer alguns dos benefícios de usar a ferramenta. Veja os principais.

Velocidade

Com o Apache Spark, você pode executar ordens de serviço 100 vezes mais rápido do que usando o Hadoop MapReduce. O Spark alcança alto desempenho para dados em lote e streaming com uma linguagem de programação gráfica atualizada e específica de geração e um previsor consultivo.

Facilidade

A ferramenta em questão tem APIs simples de usar para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Isso inclui uma coleção de mais de 100 operadores para transformar estruturas de dados bem conhecidas e APIs para manipular dados semiestruturados.

A capacidade de integrá-lo a muitas bibliotecas e linguagens torna muito mais fácil para os desenvolvedores usarem linguagens como Python, Scala, Java ou R diariamente. A opção de usar SQL também torna a programação de consultas e extrações de dados mais simples.

Generalidade

Uma variedade de bibliotecas, incluindo SQL e DataFrames, MLlib para aprendizado de máquina, GraphX ​​e Spark Streaming, são suportadas pelo Spark. Essas bibliotecas podem ser perfeitamente combinadas em um aplicativo que pode aumentar a produtividade.

Qual o público-alvo do Spark?

Devido ao suporte para cinco linguagens de desenvolvimento, o uso do Spark pode ser simples para toda a equipe de dados adotar. Sendo assim, existem alguns principais que com certeza poderão se aproveitar bastante dos resultados da ferramenta, sendo eles:

Engenheiro de Dados: A extração, transformação e carregamento (ETL/ELT/EL) de dados podem ser realizados usando Spark, com opções de processamento em lote ou streaming;

Cientistas de dados: Usando bibliotecas como SparkML ou Spark GraphX, o profissional poderá aplicar modelos de ML e lidar com problemas de grafos;

Analistas de dados: graças ao Catalyst, o SparkSQL pode ser usado para gerar relatórios e insights sobre o volume de dados de maneira otimizada.

Spark X Hadoop

Após ler este artigo, você pode estar se perguntando qual entre as duas ferramentas, Spark e Hadoop você deveria usar. Nesse sentido, preciso dizer que comparar as duas tecnologias não faz sentido porque o Spark é uma estrutura de processamento de memória, enquanto o Hadoop é uma plataforma de computação distribuída baseada em HDFS (Hadoop Distributed File System).

O processamento de dados primário no Hadoop é feito pelo algoritmo Map Reduce, que foi atualizado com a introdução do YARN no Hadoop 2. No entanto, o Hadoop também pode usar o Spark como processador de dados, o que substituiria o Map Reduce na maioria dos casos. Sendo assim, usar sempre os dois pode ser uma boa pedida para você que está em dúvida.

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