Jueves, 07 mayo 2020

Apache Spark en big data: qué es y para que se emplea

La principal función del motor de Spark es planificar, asignar y monitorizar aplicaciones multitarea para el procesamiento de datos sobre las máquinas del clúster que serán las encargadas de ejecutar las tareas. ¿Conoces en profundidad la herramienta para big data Apache Spark? Descúbrela en detalle: sus funciones y ventajas a la hora de trabajar con grandes volúmenes de datos.

Apache Spark es un sistema de computación distribuido de código abierto basado en Hadoop, pensado para el análisis y procesamiento de datos en los campos del Big Data y el Machine Learning. Se trata del mayor proyecto de código abierto en el campo del análisis y procesamiento de datos, y ha sido adoptado por muchas de las principales compañías cuyo ámbito de actuación es Internet: Netflix, Ebay, etc. Dispone de la mayor comunidad de usuarios en el campo del Big Data, con más de 1.000 contribuyentes de más de 250 organizaciones.

El ecosistema de Apache Spark consta de:

Spark SQL

Se trata de un módulo para el procesamiento de datos estructurados. Proporciona una estructura de datos distribuidos llamada Dataframe y además es un motor de consulta SQL distribuido. Tiene una gran integración con el resto de los componentes del ecosistema Spark.

Spark Streaming

Muchas aplicaciones necesitan, además de trabajar con datos históricos, la capacidad de procesar flujos de datos en tiempo real provenientes de diversas fuentes, tales como los de redes sociales (por ejemplo, Twitter). Al ejecutarse sobre Apache Spark, Spark Streaming permite la utilización de potentes aplicaciones interactivas para el procesamiento en tiempo real de flujos de datos, aprovechando las facilidades de uso de Spark y su tolerancia a fallos al ser un sistema distribuido.

 

 

Mlib

Se trata de una biblioteca de algoritmos de Machine Learning que se puede utilizar en desarrollos Java, Scala y Python como parte de las aplicaciones de Spark.

GraphX

Es un motor de cálculo gráfico creado sobre Spark que permite a los usuarios construir, transformar y razonar interactivamente sobre datos estructurados de gráficos a escala. Se completa con una biblioteca de algoritmos comunes.

Spark Core

Es el motor de ejecución subyacente de la plataforma Spark, sobre el que se construyen todas las demás funcionalidades. Proporciona capacidades informáticas tales como memoria para ofrecer velocidad, un modelo de ejecución generalizado para admitir una amplia variedad de aplicaciones y APIs de Java, Scala y Python para facilitar el desarrollo.

Las principales ventajas de utilizar Spark en Big Data:

-Velocidad: su diseño se ha enfocado en optimizar el rendimiento en el procesamiento de datos a gran escala, aprovechando conceptos como el procesamiento en memoria y otras optimizaciones. Es una 100 veces más rápido que Hadoop y además consiguió el récord mundial de clasificación de datos a gran escala almacenados en disco.

-Facilidad de uso: dispone de APIs sencillas de utilizar para trabajar con grandes conjuntos de datos. Tiene más de 100 operadores para transformarlos y manipular datos semiestructurados.

 

 

-Motor unificado: viene empaquetado con bibliotecas de nivel superior, que incluyen soporte para consultas SQL, transmisión de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. Estas bibliotecas estándar aumentan la productividad del desarrollador y se pueden combinar sin problemas para crear flujos de trabajo complejos.

Ejemplos de uso

ATP: utiliza Apache Spark para el desarrollo y ejecución de modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la relevancia de las campañas de marketing programático.

PanTera: herramienta para explorar grandes conjuntos de datos. Emplea Spark para crear diagramas de dispersión geográfica de miles a millones de puntos.

 

Apache Spark es la solución líder en el campo del análisis y procesamiento de datos en Big Data y Machine Learning, desplazando a Hadoop, con la cual se integra totalmente al estar basado en ella.