Manche verbinden das Wort Apache mit Indianerstämmen, die für ihre Zähigkeit und Anpassungsfähigkeit berühmt sind. Der Begriff „ Funke“ hingegen lässt oft an ein winziges Teilchen denken, das trotz seiner Größe ein gewaltiges Feuer entfachen kann. Diese scheinbar unzusammenhängenden Begriffe werden im Big-Data-Bereich vereint und stehen für eine Verarbeitungsmaschine, die sowohl langlebig als auch äußerst effektiv ist: Apache Spark .
Dieser Artikel stellt die Apache Spark-Architektur vor, bewertet ihre Vor- und Nachteile, vergleicht sie mit anderen Big-Data-Technologien und bietet Ihnen einen Weg, sich mit diesem wirkungsvollen Instrument vertraut zu machen. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Softwareentwickler oder Big-Data-Enthusiast sind, machen Sie sich bereit, das Universum von Apache Spark zu erkunden und zu lernen, wie Sie seine Stärken optimal nutzen können.
Was ist Apache Spark?
Apache Spark wird von der Apache Software Foundation verwaltet und ist eine einheitliche Open-Source-Engine für die Datenanalyse im großen Maßstab. Dank seiner Flexibilität kann es auf Einzelknotenmaschinen und großen Clustern ausgeführt werden und dient als mehrsprachige Plattform für die Ausführung von Aufgaben in den Bereichen Datentechnik , Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Mit seiner nativen Unterstützung für verteilte Verarbeitung im Arbeitsspeicher und Fehlertoleranz ermöglicht Spark Benutzern den relativ einfachen und effizienten Aufbau komplexer, mehrstufiger Datenpipelines .
Bevor Sie in die Welt von Spark eintauchen, empfehlen wir Ihnen, sich mit Datentechnik im Allgemeinen vertraut zu machen. Dazu haben wir ein kurzes, spannendes Video.
Die Bausteine von Apache Spark
Apache Spark umfasst eine Reihe von Bibliotheken und Tools für die Datenanalyse, das maschinelle Lernen und die Graphenverarbeitung großer Datensätze. Diese Komponenten interagieren nahtlos miteinander und machen Spark zu einer vielseitigen und umfassenden Plattform für die Verarbeitung riesiger Mengen unterschiedlicher Informationen.
Spark Core bildet die Grundlage des größeren Spark-Ökosystems und bietet die grundlegenden Funktionen von Apache Spark. Es verfügt über In-Memory-Computing-Funktionen für hohe Geschwindigkeit, ein verallgemeinertes Ausführungsmodell zur Unterstützung verschiedener Anwendungen sowie Java-, Scala-, Python- und R- APIs .
Spark Streaming erweitert die Kern-Engine von Apache Spark um nahezu Echtzeit-Verarbeitungsfunktionen, die für die Entwicklung von Streaming-Analytics- Anwendungen unverzichtbar sind. Dieses Modul kann Live-Datenströme aus mehreren Quellen, darunter Apache Kafka , Apache Flume , Amazon Kinesis oder Twitter, aufnehmen und in diskrete Mikro-Batches aufteilen.
Um einen realen Kontext zu bieten, nutzen Unternehmen aus verschiedenen Branchen die Leistungsfähigkeit von Spark Streaming und Kafka, um datengesteuerte Lösungen bereitzustellen:
- Uber nutzt sie für Telematikanalysen und interpretiert die von seinen Fahrzeugen und Fahrern generierten Daten, um Routen zu optimieren , die Sicherheit zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
- Pinterest verlässt sich auf diese leistungsstarke Kombination, um das globale Nutzerverhalten auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu analysieren, bessere Nutzererfahrungen zu bieten, die Bereitstellung von Inhalten zu optimieren und das Engagement auf seiner Plattform zu fördern.
- Netflix nutzt Spark Streaming und Kafka für Filmempfehlungen nahezu in Echtzeit. Durch die sofortige Analyse der Sehgewohnheiten und Vorlieben von Millionen von Benutzern kann das Unternehmen Filme oder Serien vorschlagen, die den Kunden wahrscheinlich gefallen werden, und so seine Personalisierungsstrategie verbessern.
Trotz der umfangreichen Funktionen von Spark ist es erwähnenswert, dass es keine echte Echtzeitverarbeitung bietet, was wir später noch genauer untersuchen werden.
Spark SQL bringt native Unterstützung für SQL in Spark und optimiert den Prozess der Abfrage von halbstrukturierten und strukturierten Daten . Es funktioniert mit verschiedenen Formaten, darunter Avro, Parquet, ORC und JSON. Neben der SQL-Syntax unterstützt es Hive Query Language, was die Interaktion mit Hive-Tabellen ermöglicht.
GraphX ist Sparks Komponente zur Verarbeitung von Graphdaten. Es erweitert die Funktionalität von Spark um graphparallele Berechnungen, sodass Benutzer ihre Daten als Graphen modellieren und transformieren können. Diese Funktion vereinfacht die Handhabung und Analyse komplexer Datenbeziehungen erheblich.
MLlib (Machine Learning Library) umfasst gängige Algorithmen und Dienstprogramme für maschinelles Lernen, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering, kollaborative Filterung und Dimensionsreduzierung.
SparkR ist ein R-Paket, das ein leichtes Frontend für Apache Spark aus R bereitstellt. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, große Datensätze zu analysieren und Jobs interaktiv aus der R-Shell darauf auszuführen.
Wofür Apache Spark verwendet wird
Dank seiner vielfältigen Fähigkeiten wird Apache Spark in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Hier sind einige der möglichen Anwendungsfälle.
Big Data-Verarbeitung. Im Bereich Big Data ermöglichen die Geschwindigkeit und Belastbarkeit von Apache Spark, die hauptsächlich auf die In-Memory-Computing-Funktionen und die Fehlertoleranz zurückzuführen sind, die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen, die oft mehrere Petabyte betragen können. Viele Branchen, von der Telekommunikation bis hin zum Finanz- und Gesundheitswesen, verwenden Spark, um ELT- und ETL- Operationen (Extract, Transform, Load) auszuführen, bei denen riesige Datenmengen für die weitere Analyse vorbereitet werden.
Datenanalyse. Spark SQL, eine Komponente von Apache Spark, ermöglicht eine eingehende Analyse großer Datensätze, die in verteilten Systemen gespeichert sind, und liefert so Erkenntnisse zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Unternehmen Spark SQL verwenden, um Clickstreams und andere Daten zum Kundenverhalten zu analysieren, um Einkaufsmuster zu verstehen und seine Marketingstrategien zu personalisieren.
Maschinelles Lernen. Die MLlib-Bibliothek in Spark bietet verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, was Spark zu einem leistungsstarken Tool für prädiktive Analysen macht. Unternehmen verwenden Spark zur Vorhersage von Kundenabwanderung , zur Betrugserkennung und für Empfehlungssysteme .
Stream-Verarbeitung. Mit dem Aufkommen des IoT und des Bedarfs an Echtzeitdaten hat die Streaming-Komponente von Apache Spark an Bedeutung gewonnen. Sie ermöglicht es Unternehmen, Datenströme nahezu in Echtzeit zu verarbeiten und auf Änderungen zu reagieren. Finanzinstitute verwenden beispielsweise Spark Streaming, um den Handel in Echtzeit zu verfolgen und Anomalien und betrügerische Aktivitäten zu erkennen.
Graphenverarbeitung. Die GraphX-Bibliothek von Spark ist darauf ausgelegt, Graphen zu bearbeiten und Berechnungen an ihnen durchzuführen. Sie ist ein leistungsstarkes Tool für die Analyse sozialer Netzwerke, PageRank-Algorithmen und den Aufbau von Empfehlungssystemen. Social-Media-Plattformen können beispielsweise GraphX verwenden, um Benutzerverbindungen zu analysieren und potenzielle Freunde vorzuschlagen.
Apache Spark-Architektur: RDD und DAG
Im Kern ist die Architektur von Apache Spark für verteiltes In-Memory-Computing ausgelegt und kann große Datenmengen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit verarbeiten.
Zwei wichtige Abstraktionen in der Spark-Architektur sind das Resilient Distributed Dataset (RDD) und der Directed Acyclic Graph (DAG).
Resilient Distributed Datasets (RDDs). Der Begriff Resilient Distributed Datasets umfasst die folgenden Komponenten:
- Resilient: Objekte können nach Fehlern wiederhergestellt werden. Wenn eine Partition eines RDD verloren geht, kann sie mithilfe von Herkunftsinformationen wiederhergestellt werden (daher der Name).
- Verteilt: RDDs werden über das Netzwerk verteilt, sodass sie parallel verarbeitet werden können.
- Datensätze: RDDs können beliebige Datentypen enthalten und aus Daten erstellt werden, die in lokalen Dateisystemen, HDFS (Hadoop Distributed File System), Datenbanken gespeichert sind, oder aus Daten, die durch Transformationen vorhandener RDDs generiert werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass RDDs unveränderliche und verteilte Sammlungen von Objekten sind, die parallel verarbeitet werden können. Sie sind auf die Knoten im Cluster verteilt, sodass Aufgaben gleichzeitig auf verschiedenen Maschinen ausgeführt werden können.
Gerichteter azyklischer Graph (DAG). Wenn Transformationen auf RDDs angewendet werden, zeichnet Spark die Metadaten auf , um einen DAG aufzubauen, der die Abfolge der Berechnungen widerspiegelt, die während der Ausführung des Spark-Jobs durchgeführt werden. Wenn eine Aktion auf dem RDD aufgerufen wird, übermittelt Spark den DAG an den DAG-Scheduler, der den Graphen in mehrere Aufgabenphasen aufteilt.
Master-Slave-Architektur in Apache Spark
Die Architektur von Apache Spark basiert auf einer Master-Slave-Struktur, bei der ein Treiberprogramm (der Masterknoten) mit mehreren Executoren oder Workerknoten (den Slaveknoten) zusammenarbeitet. Der Cluster besteht aus einem einzelnen Master und mehreren Slaves, und Spark-Jobs werden über diesen Cluster verteilt.
Das Treiberprogramm ist der „Master“ in der Master-Slave-Architektur, der die Hauptfunktion ausführt und einen SparkContext erstellt, der als Einstiegspunkt und Gateway zu allen Spark-Funktionen fungiert. Es kommuniziert mit dem Cluster Manager, um Jobs zu überwachen, partitioniert den Job in Aufgaben und weist diese Aufgaben den Worker-Knoten zu.
Der Cluster Manager ist für die Zuweisung von Ressourcen im Cluster verantwortlich. Apache Spark ist so konzipiert, dass es mit einer Reihe von Optionen kompatibel ist:
- Standalone Cluster Manager : Eine unkomplizierte, vorab integrierte Option im Paket mit Spark, die sich für die Verwaltung kleinerer Arbeitslasten eignet.
- Hadoop YARN : Aufgrund seiner Skalierbarkeit und nahtlosen Integration mit den Datenspeichersystemen von Hadoop oft die bevorzugte Wahl, ideal für größere, verteilte Arbeitslasten.
- Apache Mesos : Eine robuste Option, die Ressourcen über ganze Rechenzentren hinweg verwaltet und sich daher für große, vielfältige Arbeitslasten eignet.
- Kubernetes : Eine moderne Container-Orchestrierungsplattform, die aufgrund ihrer Robustheit und Kompatibilität mit Containerumgebungen als Cluster-Manager für Spark-Anwendungen an Popularität gewonnen hat.
Erfahren Sie in unserem speziellen Artikel mehr über die Vor- und Nachteile von Kubernetes . Dieser flexible Ansatz ermöglicht es Benutzern, den Cluster Manager auszuwählen, der ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht, unabhängig davon, ob diese sich auf Arbeitslastskala, Hardwaretyp oder Anwendungsanforderungen beziehen. Die Executors oder Worker Nodes sind die „Slaves“, die für die Aufgabenerledigung verantwortlich sind. Sie verarbeiten Aufgaben auf den partitionierten RDDs und geben das Ergebnis an SparkContext zurück.
Vorteile von Apache Spark
Apache Spark bietet mehrere überzeugende Vorteile, insbesondere in Bezug auf Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung für anspruchsvolle Analysen. Im Folgenden sind die wichtigsten Vorteile aufgeführt, die Apache Spark zu einem leistungsstarken Tool für die Verarbeitung großer Datenmengen machen.
Geschwindigkeit und Leistung
Ein wesentlicher Vorteil von Apache Spark ist seine Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit, insbesondere im Vergleich zu Hadoop MapReduce – der Verarbeitungsschicht des Hadoop Big Data Frameworks . Obwohl Sparks Geschwindigkeit oft mit „100-mal schneller als Hadoop“ angegeben wird, ist es wichtig, die Einzelheiten dieser Behauptung zu verstehen.
Diese beeindruckende Statistik stammt aus einem Benchmarktest von 2014, bei dem Spark eine deutlich bessere Leistung als Hadoop MapReduce aufwies. Die Geschwindigkeitsverbesserungen sind hauptsächlich auf die Fähigkeit von Spark zurückzuführen, Daten im Speicher (RAM) zu halten, anstatt sie kontinuierlich auf eine Festplatte zu schreiben und von ihr zu lesen. Dies ist besonders nützlich bei der Arbeit mit iterativen Algorithmen, die häufig beim maschinellen Lernen und bei der Graphenberechnung verwendet werden, und trägt dazu bei, dass Prozesse schneller und effizienter ablaufen. In Szenarien, in denen diese Bedingungen erfüllt sind, kann Spark Hadoop MapReduce deutlich übertreffen.
Es ist jedoch erwähnenswert, dass dieser Vorteil etwas an Bedingungen geknüpft ist. Der Leistungsunterschied ist in bestimmten Situationen möglicherweise nicht so ausgeprägt, beispielsweise bei einfachen Vorgängen, die nicht mehrere Durchläufe derselben Daten erfordern. Trotz dieser Nuancen ist Spark aufgrund seiner Hochgeschwindigkeitsverarbeitungsfunktionen eine attraktive Wahl für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Mehrsprachige Unterstützung mit PySpark und anderen APIs
Obwohl das Framework in Scala geschrieben ist, erweitert es seine Unterstützung auf Java , Python und R über intuitive APIs, einschließlich PySpark – die Python-API für Apache Spark, die die Verarbeitung großer Datenmengen in einer verteilten Umgebung mit Python ermöglicht. All dies macht Spark vielseitiger und erleichtert die Lernkurve für Profis, die mit einer der genannten Sprachen vertraut sind.
Dieser Vorteil ist für Organisationen mit funktionsübergreifenden Teams von Bedeutung . Datenwissenschaftler können Python und R für die Datenanalyse verwenden, während Dateningenieure sich für Java oder Scala entscheiden, die von ihnen gebräuchlicher sind. Darüber hinaus eröffnet diese Zugänglichkeit Unternehmen einen breiteren Talentpool und bietet einen erheblichen Vorteil gegenüber Plattformen, die hauptsächlich auf einer einzigen Sprache basieren, wie beispielsweise das Java-zentrierte Hadoop.
Spark UI: Eine praktische integrierte Web-Benutzeroberfläche
Apache Spark unterscheidet sich von anderen Open-Source-Plattformen durch seine integrierte Web-Benutzeroberfläche, die sogenannte Spark UI . Mit diesem Tool können Experten den Status und den Ressourcenverbrauch ihrer Spark-Cluster überwachen.
Die Spark-Benutzeroberfläche bietet mehrere Registerkarten, die jeweils unterschiedliche Informationssätze anzeigen:
- Die Registerkarte „Jobs“ bietet eine umfassende Übersicht aller Jobs innerhalb der Spark-Anwendung, einschließlich Details wie Jobstatus, Dauer und Fortschritt. Wenn Sie auf einen bestimmten Job klicken, wird eine detailliertere Ansicht mit einer Ereigniszeitleiste, DAG-Visualisierung und allen Jobphasen geöffnet.
- Auf der Registerkarte „Phasen“ wird eine detaillierte Aufschlüsselung der einzelnen Schritte des Auftrags angezeigt. So können Sie den Fortschritt problemlos verfolgen und Engpässe bei der Datenverarbeitung erkennen.
- Die Registerkarte „Executors“ bietet einen Überblick über die Executors, die die Aufgaben ausführen, und zeigt ihren Status, wie viel Speicher und Arbeitsspeicher sie belegen und andere nützliche Kennzahlen.
- Zusätzliche Registerkarten bieten, abhängig von den Spark-Komponenten, Informationen zu Speicher, Umgebungseinstellungen und mehr.
Mit einer solchen Bandbreite an leicht verfügbaren, detaillierten Informationen wird Spark UI zu einem leistungsstarken Tool zum Überwachen, Debuggen und Optimieren von Spark-Anwendungen und bietet einen erheblichen Vorteil der Apache Spark-Plattform.
Flexibilität und Kompatibilität
Die Flexibilität von Apache Spark macht es zu einem hervorragenden Tool für viele Anwendungsfälle. Wie bereits erwähnt, ist es mit verschiedenen Cluster-Managern kompatibel, sodass Benutzer Spark auf der Plattform ausführen können, die ihren Anforderungen am besten entspricht, sei es die Einfachheit eines eigenständigen Setups oder die Skalierbarkeit von Kubernetes. Darüber hinaus kann Spark Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, wie z. B. HDFS , Apache Cassandra , Apache HBase und Amazon S3 . Dies bedeutet, dass Spark in verschiedene moderne Datenstapel integriert werden kann .
Darüber hinaus erweitert das Spark-Ökosystem seine Anpassungsfähigkeit an verschiedene Bereiche. Für Data Science und maschinelles Lernen verbindet sich Spark mit beliebten Bibliotheken und Frameworks wie Pandas, TensorFlow und PyTorch und ermöglicht so komplexe Berechnungen und prädiktive Analysen. Für SQL- und BI-Aufgaben unterstützt Sparks Fähigkeit, mit Tools wie Tableau , DBT und Looker zu interagieren, anspruchsvolle Datenanalysen und -visualisierungen.
In Bezug auf Speicher und Infrastruktur zeigt sich die Vielseitigkeit von Spark durch seine Fähigkeit, mit verschiedenen Plattformen zu arbeiten, von Delta Lake über Elasticsearch bis hin zu verschiedenen beliebten Datenbankverwaltungssystemen .
Erweiterte Analysefunktionen
Ein weiterer großer Vorteil von Spark sind seine erweiterten Analysefunktionen. Es enthält einen umfassenden Satz von Bibliotheken, darunter Spark SQL für die strukturierte Datenverarbeitung, MLlib für maschinelles Lernen, GraphX für die Graphenverarbeitung und Spark Streaming. Diese integrierten Bibliotheken ermöglichen es Benutzern, komplexe Aufgaben auszuführen, von Echtzeitanalysen bis hin zu anspruchsvollem maschinellem Lernen und Graphenberechnungen. Datenwissenschaftler und Dateningenieure können ihre Ziele erreichen, indem sie auf derselben Plattform bleiben, ohne mehrere Tools integrieren zu müssen.
Detaillierte Dokumentation
Einer der wesentlichen Vorteile von Apache Spark ist seine detaillierte und umfassende Dokumentation . Dieser ausführliche Leitfaden deckt alle Aspekte der Architektur, APIs und Bibliotheken von Spark ab. Er erweist sich für Entwickler mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau als unschätzbar wertvoll.
Die Dokumentation enthält ausführliche Tutorials und Beispiele, die komplexe Konzepte klar und prägnant erklären, was besonders nützlich ist, wenn Entwickler versuchen, ihr Verständnis von Spark zu vertiefen.
Erfahrene Entwickler können sie zur Unterstützung bei der Fehlerbehebung und Lösung spezifischer Herausforderungen verwenden. Die Ressource deckt ein breites Themenspektrum ab und geht auf jedes davon eingehend ein, um Klarheit über die Funktionen und Fähigkeiten von Spark zu schaffen.
Eine aktive und wachsende Community
Als Open-Source-Plattform genießt Apache Spark die starke Unterstützung einer florierenden Community. Diese aktive Benutzerbasis trägt wesentlich zur laufenden Entwicklung von Spark bei und bietet wertvolles Wissen und Hilfe bei der Fehlerbehebung.
Es gibt viele aktive Teilnehmer in der offiziellen Apache Spark-Community . Das Spark-Projekt auf GitHub , wo der Großteil der Entwicklung stattfindet, hat über 36.300 Sterne erhalten und zählt mehr als 1.900 Mitwirkende. Darüber hinaus bilden fast 80.000 Fragen zu Apache Spark auf Stack Overflow einen reichen Wissens- und Benutzererfahrungspool. Verschiedene andere Spark-bezogene Online-Foren und -Gruppen erweitern das Support-Netzwerk zusätzlich und machen es bequem, bei Bedarf Hilfe oder Einblicke zu finden.
Nachteile von Apache Spark
Obwohl die Fähigkeiten von Spark beeindruckend sind, ist es wichtig zu wissen, dass es wie bei jeder Technologie Einschränkungen gibt. Wenn Sie diese kennen, können Sie leichter entscheiden, ob Spark für Ihre spezifischen Anforderungen die richtige Wahl ist.
Hoher Speicherverbrauch und erhöhte Hardwarekosten
Apache Spark ist von Natur aus ein ressourcenintensives System, insbesondere in Bezug auf den Speicher. Es nutzt RAM stark für In-Memory-Berechnungen, wodurch es eine Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung ermöglicht. Diese Eigenschaft kann jedoch auch zu einem hohen Speicherverbrauch führen, was höhere Betriebskosten, Skalierbarkeitsgrenzen und Herausforderungen für datenintensive Anwendungen zur Folge hat.
Diese starke Abhängigkeit von RAM bedeutet auch, dass Spark möglicherweise teurere Hardware erfordert als festplattenbasierte Lösungen wie Hadoop MapReduce. Die Notwendigkeit größerer RAM-Mengen und schnellerer CPUs kann die Vorlaufkosten für die Einrichtung einer Spark-Umgebung erhöhen, insbesondere für groß angelegte Datenverarbeitungsaufgaben.
Obwohl die Geschwindigkeit und Leistung von Spark bemerkenswerte Vorteile sind, ist es daher wichtig, das Potenzial für höhere Ausgaben und Speicheranforderungen zu berücksichtigen.
Eingeschränkte Unterstützung für Echtzeitverarbeitung
Obwohl Apache Spark oft für seine nahezu Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten gepriesen wird, ist es nicht zu echter Echtzeitverarbeitung fähig. Das liegt daran, dass Spark Streaming auf Mikrobatches angewiesen ist, die kleine Gruppen von Ereignissen verarbeiten, die über ein vordefiniertes Intervall gesammelt werden. Tools wie Apache Flink oder Apache Storm sind möglicherweise besser für Anwendungen geeignet, die echte Streaming-Analysen erfordern.
Harte Lernkurve
Obwohl Apache Spark unbestreitbar über leistungsstarke Funktionen verfügt, ist ein Aspekt, der bei Benutzern häufig auftaucht, die steile Lernkurve. Viele Benutzer auf Plattformen wie Reddit und Quora weisen darauf hin, dass die Grundlagen von Spark, wie DataFrames und Datasets, zwar relativ unkompliziert sind, es jedoch schwieriger sein kann, Spark wirklich zu verstehen und zu nutzen.
Schlüsselkonzepte wie verteilter Speicher, In-Memory-Verarbeitung, Datenaustauschkosten, Spaltenformatierung und Vorteile von Tabellenspeichern bilden unter anderem das Fundament der Fähigkeiten von Spark. Diese Prinzipien sind zwar wichtig, können für Anfänger im Bereich der Datenverarbeitung jedoch eine erhebliche Herausforderung darstellen.
Das heißt, es handelt sich nicht um ein unüberwindbares Problem. Viele Benutzer argumentieren auch , dass das Erlernen von Apache Spark mit der richtigen Anleitung, einem klaren Verständnis der Anwendungsfälle und praktischer Erfahrung leichter zu bewältigen ist. Wenn Sie bereits über Grundkenntnisse in Python verfügen, könnte das Erlernen von Spark über PySpark außerdem einfacher sein, als die Feinheiten von Systemen wie Hadoop zu verstehen.
Problem mit kleinen Dateien
Apache Spark hat Schwierigkeiten, wenn es um die Verarbeitung einer großen Anzahl kleiner Dateien geht. Mehr Dateien in einer Workload bedeuten mehr zu analysierende Metadaten und mehr zu planende Aufgaben, was die Verarbeitung erheblich verlangsamen kann.
Abhängigkeit von externen Speichersystemen: Eine Schwäche?
Die Beziehung von Apache Spark zu externen Speichersystemen ist ein besonderer Aspekt, der sowohl Vorteile als auch Nachteile mit sich bringen kann.
Einerseits verfügt Spark zwar nicht über ein integriertes Speichersystem, seine Architektur ist jedoch auf die Schnittstelle zu verschiedenen Datenspeicherlösungen wie HDFS, Amazon S3, Apache Cassandra oder Apache HBase ausgelegt. Dadurch können Benutzer das System auswählen, das ihren spezifischen Anforderungen und ihrer Umgebung am besten entspricht, was die Flexibilität von Spark erhöht.
Andererseits kann diese Abhängigkeit von externen Speichersystemen bei der Integration von Spark in eine Datenpipeline eine zusätzliche Komplexitätsebene darstellen. Die Arbeit mit Repositories von Drittanbietern kann zu Kompatibilitäts- und Datenverwaltungsproblemen führen , deren Lösung zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordert.
Obwohl die Abhängigkeit von externen Speichersystemen kein inhärenter Nachteil ist, ist sie ein Aspekt, der bei der Bewertung der Eignung von Apache Spark für einen bestimmten Anwendungsfall oder eine bestimmte Datenarchitektur berücksichtigt werden muss. Diese Eigenschaft kann Spark zu einer leistungsstarken Datenverarbeitungs-Engine machen, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung, um sie effektiv zu nutzen.
Apache Spark-Alternativen
Obwohl Apache Spark ein vielseitiges und leistungsstarkes Tool zur Datenverarbeitung ist, eignen sich für bestimmte Anwendungsfälle oder Präferenzen möglicherweise andere Alternativen besser. In diesem Abschnitt werden zwei beliebte Alternativen zu Spark erläutert: Hadoop und Flink.
Apache Hadoop
Apache Hadoop ist ein Pionier in der Welt der Big-Data-Verarbeitung. Hadoop wurde von der Apache Software Foundation entwickelt und 2006 veröffentlicht. Es bietet ein robustes Framework für verteiltes Rechnen über große Datensätze unter Verwendung einfacher Programmiermodelle. Der
Kern von Hadoop besteht aus dem Hadoop Distributed File System (HDFS) zur Speicherung und dem MapReduce-Programmiermodell zur Verarbeitung. Es wurde in erster Linie für die Stapelverarbeitung entwickelt und erledigt dies auch bei enormen Datenmengen effizient.
Obwohl es in Java geschrieben ist, unterstützt Hadoop MapReduce Python und Ruby durch Hadoop Streaming. Darüber hinaus umfasst das Ökosystem von Hadoop andere Komponenten wie HBase für spaltenorientierte Datenbanken, Pig für Datenflussskripting und Hive für Datenzusammenfassung, Abfrage und Analyse.
Hadoop glänzt bei der Verarbeitung großer Datensätze, bei denen Zeit nicht der Hauptfaktor ist. Es wird häufig für die Websuche, Protokollverarbeitung, Marktkampagnenanalyse und Data Warehousing verwendet.
Apache Flink
Apache Flink wurde 2014 eingeführt und ist ein Open-Source-Framework für Stream- und Batchverarbeitung. Was Flink auszeichnet, sind seine echten Streaming-Funktionen. Anders als Spark, das Daten in Mikro-Batches verarbeitet, kann Flink ereignisbasiert arbeiten. Diese Funktion macht Flink zu einem leistungsstarken Tool für Echtzeitanalysen und Anwendungen, die auf ereignisgesteuerter Architektur basieren alan wake 2.
Flink ist mit mehreren Sprachen kompatibel, darunter Java, Scala und SQL, und kann Batch- und Streamverarbeitung effektiv bewältigen. Außerdem bietet Flink Bibliotheken für maschinelles Lernen (Flink ML), Graphenverarbeitung (Gelly) und komplexe Ereignisverarbeitung (CEP).
Während Apache Spark also eine flexible und leistungsstarke Lösung für die Datenverarbeitung bietet, bieten auch Hadoop und Flink überzeugende Funktionen. Abhängig von den speziellen Anforderungen Ihres Projekts, wie Datengröße, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Echtzeitfunktionen, kann eine der beiden Lösungen besser geeignet sein als die anderen.
Erste Schritte mit Apache Spark
Apache Spark ist von unschätzbarem Wert für alle, die sich für Data Science, Big Data Analytics oder maschinelles Lernen interessieren. Seine umfangreichen und komplexen Datenverarbeitungsfunktionen können Ihr berufliches Können deutlich verbessern, und die Beherrschung von Spark könnte Ihrer Karriere sogar einen erheblichen Schub verleihen. Laut der Stack Overflow Developer Survey von 2022 erwies sich Apache Spark als das Framework mit der höchsten Bezahlung in der Kategorie „Andere Frameworks, Bibliotheken und Tools“. Dies deutet darauf hin, dass in der Branche eine große Nachfrage nach Fachleuten mit Spark-Expertise besteht, und die Investition in das Erlernen dieses Tools kann erhebliche Gewinne abwerfen.
Aber wie navigiert man mit dieser umfangreichen und komplexen Datenverarbeitungs-Engine? Hier ist eine Anleitung, die Ihnen den Einstieg erleichtert.
Hilfreiche Fähigkeiten
Um Apache Spark kompetent zu beherrschen, sind bestimmte Grundkenntnisse erforderlich. Diese Voraussetzungen können Ihren Lernprozess beschleunigen und erleichtern:
- Linux-Kenntnisse: Kenntnisse des Linux-Betriebssystems sind von Vorteil, da viele Spark-Anwendungen auf Linux-basierten Systemen bereitgestellt werden.
- Programmierung: Die Kenntnis einer Programmiersprache erleichtert das Erlernen von Spark. Spark ist zwar in Scala geschrieben, bietet aber auch APIs für Java, Python und R. Daher sind Grundkenntnisse dieser Sprachen hilfreich.
- Verständnis verteilter Systeme: Die Vertrautheit mit den Konzepten des verteilten Rechnens wird dabei helfen, die Verarbeitungsfunktionen von Spark zu erfassen.
- Erfahrung mit SQL: Spark bietet eine SQL-Schnittstelle, Spark SQL, für die Arbeit mit strukturierten und halbstrukturierten Daten. Daher ist praktische Erfahrung mit SQL-Befehlen hilfreich.
Sobald Sie diese grundlegenden Fähigkeiten gefestigt haben, besteht der nächste Schritt darin, in Spark selbst einzutauchen.
Schulung und Zertifizierung
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, in Apache Spark einzutauchen. Sie können mithilfe der offiziellen Apache Spark-Dokumentation oder Selbstlernressourcen lernen oder sich für ein Online-Schulungsprogramm anmelden. Zahlreiche Plattformen wie edX, Coursera, Udemy und DataCamp bieten umfassende Spark-Tutorials an.
Hier sind einige empfohlene Kurse.
- „Big Data-Analyse mit Scala und Spark“ auf Coursera vermittelt praktische Erfahrung im Einsatz von Spark und Scala für die Big Data-Analyse.
- „Von 0 auf 1: Spark für Data Science mit Python“ auf Udemy ist für absolute Spark-Anfänger konzipiert und erfordert nur grundlegende Python-Kenntnisse.
- Die Einführung in Spark SQL in Python auf DataCamp behandelt den Prozess der Big Data-Analyse mit Spark SQL.
- „Big Data Analytics mit Spark auf edX“, ein Kurs der University of California, San Diego, behandelt die Grundlagen und mehr zur Verwendung von Spark zur Analyse großer Datenmengen.
Neben der Schulung kann eine Zertifizierung in Apache Spark Ihre Fähigkeiten bestätigen und Ihre Glaubwürdigkeit in diesem Bereich erhöhen. Einige beliebte Zertifizierungen sind:
- Apache Spark Developer Certification (HDPCD) : Diese Hortonworks-Zertifizierung prüft Ihre Spark Core- und Spark SQL-Kenntnisse.
- Databricks Certified Associate Developer für Apache Spark 3.0 : Diese Zertifizierung von Databricks, dem von den Entwicklern von Apache Spark gegründeten Unternehmen, weist Ihre Kenntnisse in Spark und der Databricks Lakehouse-Plattform nach .
Denken Sie daran, dass wie bei jedem Tool Übung der Schlüssel zur Beherrschung von Apache Spark ist. Beginnen Sie mit kleinen Projekten und übernehmen Sie nach und nach komplexere Aufgaben, wenn Ihr Verständnis tiefer wird. Mit der Zeit und Hingabe werden Sie im Umgang mit Big Data mit Apache Spark kompetent.
Neben formalen Schulungen und Zertifizierungen bietet die Apache Spark-Community eine Fülle von Ressourcen und Foren, in denen Sie Fragen stellen, aus den Erfahrungen anderer lernen und über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben können. Diese Ressourcen können Ihnen auf Ihrem Lernweg eine große Hilfe sein.
- Offizielle Apache Spark-Mailinglisten: Hier erhalten Sie Hilfe und können die Entwicklung des Projekts verfolgen. Es gibt separate Listen für Benutzerfragen und Entwicklungsdiskussionen.
- Stack Overflow : Dies ist eine bekannte Ressource für Programmierer aller Fähigkeitsstufen. Sie können hier Fragen stellen und qualitativ hochwertige Antworten erhalten. Achten Sie einfach darauf, Ihre Frage mit „apache-spark“ zu kennzeichnen, um die richtige Aufmerksamkeit zu erregen.
- Apache Spark-Subreddit : Auf Reddit finden Sie zahlreiche Diskussionen, Artikel und Ressourcen zu Apache Spark. Hier können Sie gut Fragen stellen und von den Erfahrungen anderer profitieren.
Denken Sie daran: Der Schlüssel zum Lernen liegt darin, Wissen aufzunehmen, an Gesprächen teilzunehmen, Fragen zu stellen und Ihre Erkenntnisse mit anderen zu teilen. Diese Plattformen bieten Ihnen genau die Möglichkeit, Ihren Lernprozess mit Apache Spark zu beschleunigen.