Apache Spark là một framework mã nguồn mở tính toán cụm, được phát triển vào năm 2009 bởi AMPLab và trao cho Apache Software Foundation vào năm 2013. Nó cho phép xử lý dữ liệu lớn hiệu quả và nhanh chóng, với tốc độ cao hơn nhiều lần so với Apache Hadoop.
Apache Spark và khả năng xử lý dữ liệu lớn
Apache Spark vượt trội so với Apache Hadoop trong việc xử lý dữ liệu lớn. Trong khi Apache Hadoop thực hiện tất cả các thao tác trên ổ đĩa cứng, làm giảm tốc độ tính toán, Apache Spark cho phép tính toán được thực hiện trên bộ nhớ RAM, giúp tăng tốc độ xử lý lên đến 10 lần trên ổ đĩa cứng và 100 lần trên bộ nhớ RAM. Điều này giúp giảm thời gian chờ đợi và duy trì tốc độ xử lý các dữ liệu lớn.
Các thành phần chính của Apache Spark
Apache Spark gồm có 5 thành phần chính:
Spark Core
Spark Core là nền tảng cho các thành phần khác, đảm nhận vai trò thực hiện công việc tính toán và xử lý trong bộ nhớ. Nó cũng tham chiếu đến các dữ liệu được lưu trữ tại các hệ thống lưu trữ bên ngoài.
Spark SQL
Spark SQL cung cấp một kiểu data abstraction mới (SchemaRDD) để hỗ trợ xử lý dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu nửa cấu trúc. Nó hỗ trợ các ngôn ngữ Scala, Java, Python và SQL, giúp thực hiện các thao tác trên DataFrames.
Spark Streaming
Spark Streaming được sử dụng để phân tích dữ liệu theo thời gian thực bằng cách coi dữ liệu như các mini-batches. Điều này giúp tái sử dụng các đoạn code đã viết cho xử lý batch trong việc xử lý dữ liệu theo luồng, làm cho việc phát triển lambda architecture dễ dàng hơn.
MLlib
MLlib là một nền tảng học máy phân tán trên Spark, nhanh hơn 9 lần so với phiên bản chạy trên Hadoop. Nó hỗ trợ các thuật toán học máy để xử lý và phân tích dữ liệu.
GraphX
GrapX là nền tảng xử lý đồ thị dựa trên Spark, cung cấp các API để xử lý đồ thị bằng cách sử dụng Pregel API.
Apache Spark và tầm quan trọng của nó
Apache Spark có nhiều ưu điểm và tính năng mạnh mẽ, khiến nó trở thành công cụ hữu ích cho việc xử lý dữ liệu lớn:
- Xử lý dữ liệu nhanh và tương tác.
- Xử lý đồ thị.
- Công việc lặp đi lặp lại.
- Xử lý thời gian thực.
- Joining Dataset.
- Machine Learning.
Apache Spark không thay thế Apache Hadoop mà là một framework ứng dụng trên Hadoop HDFS. Với sự phát triển mạnh mẽ của Apache Spark trong vài năm trở lại đây, các lập trình viên và nhà nghiên cứu máy tính có thêm công cụ mạnh mẽ để phục vụ công việc của mình.
Hiện nay, Apache Spark đã được sử dụng rộng rãi bởi các công ty lớn như Yahoo, ebay, IBM, Cisco và nhiều hãng khác.
Để biết thêm thông tin về Apache Spark, hãy truy cập dnulib.edu.vn.
Được chỉnh sửa bởi: dnulib.edu.vn
