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I big data stanno utilizzando con successo i servizi di Apache Hadoop per un po' di tempo, ma anche i dati in entrata stanno diventando più grandi, il che influisce sulle prestazioni.
Quindi, Apache ha fornito un nuovo framework che utilizza funzionalità in memoria per fornire un'elaborazione rapida con il nome chiamato Spark, che ora viene sempre più utilizzato.
Apache Spark è un motore veloce per l'elaborazione dei dati adatto per applicazioni di analisi basate su big data. La cosa principale è che Spark può essere utilizzato con un ambiente Hadoop, autonomo o nel cloud. Inoltre, è un prodotto molto conveniente.
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Gli sviluppatori lo trovano facile da gestire in quanto offre agli sviluppatori un framework applicativo che funziona attorno a una struttura di dati centrata. Spark può elaborare enormi quantità di dati in un periodo molto breve.
Ha un'elaborazione circa 100 volte più veloce di MapReduce di Hadoop per la stessa quantità di dati. Inoltre, utilizza meno risorse e può funzionare anche con altri gestori di risorse come YARN.
Spark carica tutti i dati nella memoria interna del sistema e successivamente li scarica sul disco. Pertanto, un utente può salvare una parte dei dati elaborati sulla memoria interna e lasciare il resto sul disco. Questo lo rende molto veloce.
Il nucleo di Spark può impostare attività e interazioni e può produrre operazioni di input/output. Si chiama set di dati distribuito resiliente. È una raccolta di oggetti. Ogni set di dati è suddiviso in partizioni logiche, che possono essere calcolate su diversi nodi del cluster. Fondamentalmente, questi dati vengono distribuiti su più macchine tramite la rete. Viene creato mappando, ordinando, riducendo e unendo i dati. Questa versione dell'RDD viene eseguita con il supporto di un'API. Questa API è una combinazione di linguaggi Scala, Java e Python.
SQL di Apache Spark organizza i dati in molti livelli e può anche interrogare i dati tramite un linguaggio specifico.
Spark può elaborare grafici e informazioni grafiche. Ciò consente l'analisi facile con grande precisione.
Questa procedura crea pacchetti più piccoli di grandi pezzi di dati con l'aiuto del core e si trasforma per accelerare la creazione dell'RDD.
Spark ha una libreria di machine learning che si implementa più velocemente di Hadoop. Può risolvere diversi problemi come la lettura statistica, il campionamento dei dati e il test in sede.
Spark ha fornito una piattaforma relativamente nuova e deve ancora essere testata, quindi ci vorrà del tempo per lasciare il segno.
Apache Spark è impiegato da numerose aziende che soddisfano i loro requisiti di elaborazione dei dati. Alcuni di questi sono Shopify, Pinterest e TripAdvisor. Possono identificare le tendenze in via di sviluppo e quindi utilizzarle per comprendere il comportamento degli utenti.
Apache Spark ha la potenza di elaborazione, la velocità e la compatibilità che danno il tono a molte cose a venire. Tuttavia, deve migliorare per realizzare il suo pieno potenziale. Apache Spark sta dando ad Hadoop una dura battaglia ed è considerata la piattaforma futura per i requisiti di elaborazione dei dati.