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Le aziende si occupano di elaborare i big data. Per rendere questo processo più semplice per te, abbiamo introdotto Spark. Facciamo un tuffo in profondità in Spark e impariamo come aiuta la tua attività.

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Cos'è il motore Spark computing?

Spark è un "Cluster Computing Engine" originariamente introdotto da Apache. Questo motore è progettato specificamente per calcolare i big data in una piccola frazione di tempo. Questo motore di elaborazione veloce è basato su Hadoop.

Spark offre una serie di straordinarie funzionalità che includono l'elaborazione del flusso e query interattive.

Non è tutto. Il cluster di memoria di scintilla migliora la velocità delle applicazioni per rendere più facile il processo di calcolo dei dati.

Componenti di Spark Ecosystem:

Due caratteristiche principali di Spark includono il calcolo veloce e lo sviluppo semplice. Tuttavia, questi due sono impossibili senza i componenti adeguati. Questi componenti dello Spark Ecosystem includono:

  • Spark Core: Spark core supporta tutte le funzionalità di Spark. È fondamentalmente il motore di elaborazione e esecuzione fondamentale. Spark Core è indicato anche come set di dati del sistema di archiviazione esterno. Offre una serie di funzioni di computazione in memoria.
  • Spark SQL: il componente principale Spark di Spark offre l'astrazione dei dati. Questa astrazione è anche conosciuta come Schema RDD. Spark SQL è in grado di supportare sia dati strutturati che non strutturati.
  • Spark Streaming: lo streaming Spark consente l'elaborazione dei dati in tempo reale. Questa componente di scintilla esegue analisi di streaming. Il processo di elaborazione dei dati avviene dividendo i dati in piccoli lotti. Spark streaming esegue anche Dstream (una serie di RDD). Lo streaming in tempo reale viene eseguito tramite Dstream.
  • MLib: MLib è anche noto come libreria di apprendimento automatico. È fondamentalmente il framework di machine learning di Spark. Ci sono due componenti principali di questo modello, vale a dire le utility di apprendimento e gli algoritmi. Ci sono diverse funzioni eseguite da questa libreria. Queste funzioni includono la classificazione, la regressione, il clustering e molti altri. MLib migliora anche l'elaborazione dei dati in memoria. Questo, a sua volta, aumenta le prestazioni dell'algoritmo iterativo.
  • GraphX: GraphX è il componente di Spark che opera nella parte superiore del framework Spark. È il modello di calcolo del grafico distribuito che migliora la velocità di elaborazione dei dati su larga scala.
  • SparkR: Spark e R si uniscono per formare SparkR. Questo componente esplora una varietà di tecniche. La funzionalità di Spark è migliorata combinando le operazioni R con le funzionalità di scalabilità di Spark.

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Concentrati sugli aspetti principali della tua attività. Le soluzioni software offshore offrono a Spark la cura dei tuoi big data e ti aiutano a crescere.

Come funziona Spark?

Spark offre RDD anche noto come Dataset distribuiti resilienti. Gli RDD sono l'unità di base dei dati. Si tratta di un gruppo di set di dati distribuiti su un intervallo di nodi del cluster. Supportano operazioni parallele altrimenti incontrovertibili. Esistono tre modi in cui è possibile creare RDD in Spark. Questi includono:

  • Con dataset esterni
  • Attraverso raccolte parallele
  • Da RDD esistenti

Alcune delle principali operazioni eseguite da RDD includono:

  • Trasformazione
  • Azione

Trasformazione:

Non ci sono modifiche che possono essere apportate agli RDD. Tuttavia, possono essere trasformati. I RDD trasformati determinano la formazione di nuovi RDD. Alcune delle trasformazioni di RDD includono:

  • Carta geografica
  • FlatMap
  • filtri

Azione: Spark riduce le operazioni di azione. Questo offre un nuovo valore che viene aggiunto ai set di dati esterni.

Come Spark aiuta la tua azienda a crescere?

  • Elaborazione dati ad alta velocità : le aziende con grandi quantità di dati richiedono l'esecuzione rapida dei dati. Questo è ciò che offre Spark. La velocità di calcolo di Spark è 100 volte migliore di Hadoop MapReduce. Questo è ciò che lo rende l'opzione ideale per le aziende che si occupano di dati su larga scala. Raggiunge questa velocità utilizzando il partizionamento controllato. Quando i dati distribuiti in parallelo sono partizionati, possono essere facilmente elaborati anche con un traffico minimo.
  • Formati multipli: il database Spark supporta una vasta gamma di formati, tra cui le tabelle RDBMS e CSV da più fonti di dati come JSON, Hive e Cassandra. Inoltre, l'API Data Source di Spark SQL offre un meccanismo plug-in per facilitare l'accesso ai dati strutturati.
  • Compatibile con gli sviluppatori: Spark è in grado di supportare una varietà di lingue per creare applicazioni. Questi linguaggi includono Java, Python, Scala, R e così via. Le API mascherano la complessità del computing con operatori di facile utilizzo ma di alto livello. In questo modo, riduce il numero di codici necessari.

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  • Elaborazione in tempo reale: Spark è il motore di calcolo ideale per le aziende che richiedono un'enorme scalabilità. Può facilmente supportare le aziende con grandi cluster di dati con vari nodi e modelli di elaborazione.
  • Compatibile con Hadoop: Offshore Software Solutions Spark è altamente compatibile con Hadoop. Per chiunque abbia iniziato la sua carriera con Hadoop può facilmente operare Spark. Questo perché Spark è la sostituzione MapReduce di Hadoop. Può essere facilmente gestito su cluster Hadoop per eseguire la pianificazione delle risorse con l'aiuto di YARN.

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