Содержание

Чем была хороша и почему провалилась «спарка» для легковых автомобилей

Сдвоенные колеса вещь обычная для грузовых автомобилей, которые ежедневно сталкиваются с большими нагрузками. Было бы странно увидеть «спарку» на «легковушке», однако эта идея не только активно развивалась в свое время, но и была буквально в паре шагов от массового применения на практике.

Больше колес –​ выше скорость?

Пропустим ту часть истории, когда сдвоенные колеса можно было увидеть на каком-нибудь довоенном гоночном Auto Union Typ C. Обычная узкая резина не справлялась с мощностью двигателя, а потому это было решение вынужденное.

К более осмысленной идее использовать «спарку» вместо широкой резины в конце 1970-х пришел чешский бизнесмен Джерри Юхан. История появления этого решения звучит красиво. Во время одной из поездок на Lotus Esprit Turbo в весьма дождливую погоду Юхан был неприятно удивлен уехавшим от него «в закат» маломощным Citroёn 2CV. По его соображениям, причина подобного фиаско крылась в шинах: узкие колеса Citroёn буквально разрезали слой воды, в то время как Lotus приходилось откровенно с ним бороться.

Можно ли этого избежать, если вместо широких шин установить пару узких?

Подобная идея пусть и была спонтанной, но все же скрывала за собой обширный опыт. Джерри Юхан, а вернее Ярослав Вацлав Мария Юхан, был не так прост. Еще после войны он наладил производство мотоциклов для инвалидов, а спустя какое-то время стал представителем Lancia и Alfa Romeo в Чехословакии. После были собственная мастерская по ремонту спорткаров в Гватемале, сотрудничество с Porsche и несколько довольно успешных эпизодов участия в гонках. В конце концов Юхан осел в Швейцарии, где также не сидел сложа руки. А затем случилась история с колесами.

За основу проекта были взяты узкие шины от Citroёn 2CV. Первые колеса были изготовлены французской фирмой, после чего были успешно «обкатаны» изобретателем. Все получилось лучше некуда, и никаких проблем колеса не доставляли. При этом эксперименты продолжались с еще большим количеством шин. На собственный Lotus Юхан установил и вовсе невообразимую комбинацию: «спарку» из четырех шин на задней оси и трех на передней.

«Шинники» за, потребители против

Для развития проекта Юхан обратился к Goodyear. Сдвоенные колеса показывали неплохие результаты. Высокая устойчивость к аквапланированию, лучшее сцепление в поворотах, меньшая шумность, возможность не «переобуваться» в «запаску» в случае прокола – преимуществ по сравнению с традиционными колесами хватало. Немаловажно, что все перечисленное не было простой уловкой маркетологов, а было результатом реальных испытаний и эксплуатации.

Автопроизводители также заинтересовались новинкой. Колеса обкатывали в Porsche, в Audi увидели в них возможность тонкой «настройки». Каких еще успехов можно достичь, если поэкспериментировать с давлением, составом резиновой смеси и рисунком протектора?

Но сотрудничество с Goodyear далеко не зашло, а с Michelin и вовсе не задалось в самом начале. Юхан не сдавался и сумел наладить контакт с британским производителем Avon и японским Yokohama. Шинам необходимы были еще и диски – и желающие заняться производством также нашлись.

Дело было налажено. Серийное производство, красивые диски – все это оказалось полным провалом с коммерческой точки зрения. Автопроизводители, как это не раз бывало в истории, решили не связываться с необычными колесами, а частных покупателей отпугивала их высокая стоимость. За цену сдвоенных шин с дисками можно было купить два комплекта обычных колес, а на сдачу порадовать себя чем-то еще.

На этом история проекта была завершена. Какой бы ни была прекрасной задумка, денежный вопрос расставил все на свои места. Некоторые источники в качестве косвенного продолжения истории называют шины Goodyear Aquatred.

Их ключевой особенностью стала внушительная продольная центральная канавка, которая имитировала сдвоенные колеса. Говорят, что поведение шины в дождь было действительно отличным – и все это без необходимости кардинально подходить к «переобувке» автомобиля.

Знакомство с Apache Spark / Хабр

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Мы наконец-то приступаем к переводу серьезной книги о фреймворке Spark:

Сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод обзорной статьи о возможностях Spark, которую, полагаем, можно с полным правом назвать слегка потрясающей.

Я впервые услышал о Spark в конце 2013 года, когда заинтересовался Scala – именно на этом языке написан Spark. Несколько позже я принялся ради интереса разрабатывать проект из области Data Science, посвященный прогнозированию выживаемости пассажиров «Титаника». Оказалось, это отличный способ познакомиться с программированием на Spark и его концепциями. Настоятельно рекомендую познакомиться с ним всем начинающим Spark-разработчикам.

Сегодня Spark применяется во многих крупнейших компаниях, таких, как Amazon, eBay и Yahoo! Многие организации эксплуатируют Spark в кластерах, включающих тысячи узлов. Согласно FAQ по Spark, в крупнейшем из таких кластеров насчитывается более 8000 узлов. Действительно, Spark – такая технология, которую стоит взять на заметку и изучить.

В этой статье предлагается знакомство со Spark, приводятся примеры использования и образцы кода.

Что такое Apache Spark? Введение

Spark – это проект Apache, который позиционируется как инструмент для «молниеносных кластерных вычислений». Проект разрабатывается процветающим свободным сообществом, в настоящий момент является наиболее активным из проектов Apache.

Spark предоставляет быструю и универсальную платформу для обработки данных. По сравнению с Hadoop Spark ускоряет работу программ в памяти более чем в 100 раз, а на диске – более чем в 10 раз.

Кроме того, код на Spark пишется быстрее, поскольку здесь в вашем распоряжении будет более 80 высокоуровневых операторов. Чтобы оценить это, давайте рассмотрим аналог “Hello World!” из мира BigData: пример с подсчетом слов (Word Count). Программа, написанная на Java для MapReduce, содержала бы около 50 строк кода, а на Spark (Scala) нам потребуется всего лишь:

sparkContext. textFile("hdfs://...")
            .flatMap(line => line.split(" "))
            .map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
            .saveAsTextFile("hdfs://...")

При изучении Apache Spark стоит отметить еще один немаловажный аспект: здесь предоставляется готовая интерактивная оболочка (REPL). При помощи REPL можно протестировать результат выполнения каждой строки кода без необходимости сначала программировать и выполнять все задание целиком. Поэтому написать готовый код удается гораздо быстрее, кроме того, обеспечивается ситуативный анализ данных.

Кроме того, Spark имеет следующие ключевые черты:

  • В настоящее время предоставляет API для Scala, Java и Python, также готовится поддержка других языков (например, R)
  • Хорошо интегрируется с экосистемой Hadoop и источниками данных (HDFS, Amazon S3, Hive, HBase, Cassandra, etc.)
  • Может работать на кластерах под управлением Hadoop YARN или Apache Mesos, а также работать в автономном режиме

Ядро Spark дополняется набором мощных высокоуровневых библиотек, которые бесшовно стыкуются с ним в рамках того же приложения.

В настоящее время к таким библиотекам относятся SparkSQL, Spark Streaming, MLlib (для машинного обучения) и GraphX – все они будут подробно рассмотрены в этой статье. Сейчас также разрабатываются другие библиотеки и расширения Spark.

Ядро Spark
Ядро Spark – это базовый движок для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных. Ядро отвечает за:

  • управление памятью и восстановление после отказов
  • планирование, распределение и отслеживание заданий кластере
  • взаимодействие с системами хранения данных

В Spark вводится концепция RDD (устойчивый распределенный набор данных) – неизменяемая отказоустойчивая распределенная коллекция объектов, которые можно обрабатывать параллельно. В RDD могут содержаться объекты любых типов; RDD создается путем загрузки внешнего набора данных или распределения коллекции из основной программы (driver program). В RDD поддерживаются операции двух типов:

  • Трансформации – это операции (например, отображение, фильтрация, объединение и т. д.), совершаемые над RDD; результатом трансформации становится новый RDD, содержащий ее результат.
  • Действия – это операции (например, редукция, подсчет и т.д.), возвращающие значение, получаемое в результате некоторых вычислений в RDD.

Трансформации в Spark осуществляются в «ленивом» режиме — то есть, результат не вычисляется сразу после трансформации. Вместо этого они просто «запоминают» операцию, которую следует произвести, и набор данных (напр., файл), над которым нужно совершить операцию. Вычисление трансформаций происходит только тогда, когда вызывается действие, и его результат возвращается основной программе. Благодаря такому дизайну повышается эффективность Spark. Например, если большой файл был преобразован различными способами и передан первому действию, то Spark обработает и вернет результат лишь для первой строки, а не станет прорабатывать таким образом весь файл.

По умолчанию каждый трансформированный RDD может перевычисляться всякий раз, когда вы выполняете над ним новое действие. Однако RDD также можно долговременно хранить в памяти, используя для этого метод хранения или кэширования; в таком случае Spark будет держать нужные элементы на кластере, и вы сможете запрашивать их гораздо быстрее.

SparkSQL

SparkSQL – это компонент Spark, поддерживающий запрашивание данных либо при помощи SQL, либо посредством Hive Query Language. Библиотека возникла как порт Apache Hive для работы поверх Spark (вместо MapReduce), а сейчас уже интегрирована со стеком Spark. Она не только обеспечивает поддержку различных источников данных, но и позволяет переплетать SQL-запросы с трансформациями кода; получается очень мощный инструмент. Ниже приведен пример Hive-совместимого запроса:


// sc – это существующий SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")

// Запросы формулируются на HiveQL
sqlContext. sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)

Spark Streaming

Spark Streaming поддерживает обработку потоковых данных в реальном времени; такими данными могут быть файлы логов рабочего веб-сервера (напр. Apache Flume и HDFS/S3), информация из соцсетей, например, Twitter, а также различные очереди сообщений вроде Kafka. «Под капотом» Spark Streaming получает входные потоки данных и разбивает данные на пакеты. Далее они обрабатываются движком Spark, после чего генерируется конечный поток данных (также в пакетной форме) как показано ниже.

API Spark Streaming точно соответствует API Spark Core, поэтому программисты без труда могут одновременно работать и с пакетными, и с потоковыми данными.

MLlib

MLlib – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая различные алгоритмы, разработанные для горизонтального масштабирования на кластере в целях классификации, регрессии, кластеризации, совместной фильтрации и т. д. Некоторые из этих алгоритмов работают и с потоковыми данными — например, линейная регрессия с использованием обычного метода наименьших квадратов или кластеризация по методу k-средних (список вскоре расширится). Apache Mahout (библиотека машинного обучения для Hadoop) уже ушла от MapReduce, теперь ее разработка ведется совместно с Spark MLlib.

GraphX

GraphX – это библиотека для манипуляций над графами и выполнения с ними параллельных операций. Библиотека предоставляет универсальный инструмент для ETL, исследовательского анализа и итерационных вычислений на основе графов. Кроме встроенных операций для манипуляций над графами здесь также предоставляется библиотека обычных алгоритмов для работы с графами, например, PageRank.

Как использовать Apache Spark: пример с обнаружением событий

Теперь, когда мы разобрались, что такое Apache Spark, давайте подумаем, какие задачи и проблемы будут решаться с его помощью наиболее эффективно.

Недавно мне попалась статья об эксперименте по регистрации землетрясений путем анализа потока Twitter. Кстати, в статье было продемонстрировано, что этот метод позволяет узнать о землетрясении более оперативно, чем по сводкам Японского Метеорологического Агентства. Хотя технология, описанная в статье, и не похожа на Spark, этот пример кажется мне интересным именно в контексте Spark: он показывает, как можно работать с упрощенными фрагментами кода и без кода-клея.

Во-первых, потребуется отфильтровать те твиты, которые кажутся нам релевантными – например, с упоминанием «землетрясения» или «толчков». Это можно легко сделать при помощи Spark Streaming, вот так:


TwitterUtils.createStream(...)
            .filter(_.getText.contains("earthquake") || _.getText.contains("shaking"))

Затем нам потребуется произвести определенный семантический анализ твитов, чтобы определить, актуальны ли те толчки, о которых в них говорится. Вероятно, такие твиты, как «Землетрясение!» или «Сейчас трясет» будут считаться положительными результатами, а «Я на сейсмологической конференции» или «Вчера ужасно трясло» — отрицательными. Авторы статьи использовали для этой цели метод опорных векторов (SVM). Мы поступим также, только реализуем еще и потоковую версию. Полученный в результате образец кода из MLlib выглядел бы примерно так:

// Готовим данные о твитах, касающихся землетрясения, и загружаем их в формате LIBSVM
val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "sample_earthquate_tweets.txt")

// Разбиваем данные на тренировочные (60%) и тестовые (40%).
val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L)
val training = splits(0).cache()
val test = splits(1)

// Запускаем тренировочный алгоритм, чтобы построить модель
val numIterations = 100
val model = SVMWithSGD.train(training, numIterations)

// Очищаем пороговое значение, заданное по умолчанию
model.clearThreshold()

// Вычисляем приблизительные показатели по тестовому множеству 
val scoreAndLabels = test.map { point =>
  val score = model.predict(point.features)
  (score, point.label)
}

// Получаем параметры вычислений
val metrics = new BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels)
val auROC = metrics. areaUnderROC()

println("Area under ROC = " + auROC)

Если процент верных прогнозов в данной модели нас устраивает, мы можем переходить к следующему этапу: реагировать на обнаруженное землетрясение. Для этого нам потребуется определенное число (плотность) положительных твитов, полученных в определенный промежуток времени (как показано в статье). Обратите внимание: если твиты сопровождаются геолокационной информацией, то мы сможем определить и координаты землетрясения. Вооружившись этими знаниями, мы можем воспользоваться SparkSQL и запросить имеющуюся таблицу Hive (где хранятся данные о пользователях, желающих получать уведомления о землетрясениях), извлечь их электронные адреса и разослать им персонализированные предупреждения, вот так:

// sc – это имеющийся SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
// sendEmail – это пользовательскаяфункция
sqlContext.sql("FROM earthquake_warning_users SELECT firstName, lastName, city, email")
          . collect().foreach(sendEmail)

Другие варианты использования Apache Spark

Потенциально сфера применения Spark, разумеется, далеко не ограничивается сейсмологией.
Вот ориентировочная (то есть, ни в коем случае не исчерпывающая) подборка других практических ситуаций, где требуется скоростная, разноплановая и объемная обработка больших данных, для которой столь хорошо подходит Spark:

В игровой индустрии: обработка и обнаружение закономерностей, описывающих игровые события, поступающие сплошным потоком в реальном времени; в результате мы можем немедленно на них реагировать и делать на этом хорошие деньги, применяя удержание игроков, целевую рекламу, автокоррекцию уровня сложности и т.д.

В электронной коммерции информация о транзакциях, поступающая в реальном времени, может передаваться в потоковый алгоритм кластеризации, например, по k-средним или подвергаться совместной фильтрации, как в случае ALS. Затем результаты даже можно комбинировать с информацией из других неструктутрированных источников данных — например, с отзывами покупателей или рецензиями. Постепенно эту информацию можно применять для совершенствования рекомендаций с учетом новых тенденций.

В финансовой сфере или при обеспечении безопасности стек Spark может применяться для обнаружения мошенничества или вторжений, либо для аутентификации с учетом анализа рисков. Таким образом можно получать первоклассные результаты, собирая огромные объемы архивированных логов, комбинируя их с внешними источниками данных, например, с информацией об утечках данных или о взломанных аккаунтах (см., например, https://haveibeenpwned.com/), а также использовать информацию о соединениях/запросах, ориентируясь, например, на геолокацию по IP или на данные о времени

Заключение

Итак, Spark помогает упростить нетривиальные задачи, связанные с большой вычислительной нагрузкой, обработкой больших объемов данных (как в реальном времени, так и архивированных), как структурированных, так и неструктурированных. Spark обеспечивает бесшовную интеграцию сложных возможностей – например, машинного обучения и алгоритмов для работы с графами. Spark несет обработку Big Data в массы. Попробуйте – не пожалеете!

СПАРК — обзор сервиса | Startpack

СПАРК — система проверки контрагентов и сбора информации об организациях для повышения эффективности коммуникации между бизнес-партнёрами. Система позволяет в реальном времени получать юридические и финансовые данные о контрагенте: информация о деятельности организации, состав её руководства, выписки из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, имеющиеся долги и судебные процессы, и другое.

СПАРК может предоставить уникальные данные для бизнеса: информацию о зарубежном юридическом лице, упоминание контрагента в материалах СМИ, его платёжную дисциплину. Для получения данных об организации пользователю необходимо ввести в поисковой запрос один из следующих типов данных: название организации, юридический адрес, ФИО руководителя, ИНН, ОГРН, ОКПО, электронную почту или по номеру телефона. После введения данных будет получена детальная информация об организации в режиме одного окна. Это статья сиcтемы ​Стартпак.

Особенности СПАРК:

  • Интерактивный поиск — найти необходимую организацию можно имея минимальную информацию о ней; есть фильтры и метка для организаций, находящихся в негативном списке.
  • Сравнений компаний — СПАРК позволяет сравнивать до 5 организаций одновременно, используя ключевые показатели.
  • Оценка рисков — автоматический анализ организации на её надёжность.
  • Анализ и мониторинг судебных документов организации.
  • Финансовый анализ — система предоставляет экономические показатели контрагента в виде таблиц или графиков.
  • Демонстрация показателей по арбитражной практике организаций.
  • Уведомления о предстоящих банкротствах, ликвидациях, об изменениях в компаниях.
  • Предоставление информации об участии организации в тендерах и госзакупках.
  • Автоматический поиск связей между компаниями.
  • Данные о доменных именах компании.
  • Вакансии компании.
  • Информация о выпусках ценных бумаг, календарь событий по акциям и облигациям, котировки.

Apache Spark: гайд для новичков. Что лучше: сравнение Apache Spark и… | by Anastasia Uvarova | NOP::Nuances of Programming

Специалисты компании Databricks, основанной создателями Spark, собрали лучшее о функционале Apache Spark в своей книге Gentle Intro to Apache Spark (очень рекомендую прочитать):

“Apache Spark — это целостная вычислительная система с набором библиотек для параллельной обработки данных на кластерах компьютеров. На данный момент Spark считается самым активно разрабатываемым средством с открытым кодом для решения подобных задач, что позволяет ему быть полезным инструментом для любого разработчика или исследователя-специалиста, заинтересованного в больших данных. Spark поддерживает множество широко используемых языков программирования (Python, Java, Scala и R), а также библиотеки для различных задач, начиная от SQL и заканчивая стримингом и машинным обучением, а запустить его можно как с ноутбука, так и с кластера, состоящего из тысячи серверов. Благодаря этому Apache Spark и является удобной системой для начала самостоятельной работы, перетекающей в обработку больших данных в невероятно огромных масштабах.

Посмотрим-ка на популярное определение больших данных по Гартнеру. Это поможет разобраться в том, как Spark способен решить множество интересных задач, которые связаны с работой с большими данными в реальном времени:

“Большие данные — это информационные активы, которые характеризуются большим объёмом, высокой скоростью и/или многообразием, а также требуют экономически эффективных инновационных форм обработки информации, что приводит к усиленному пониманию, улучшению принятия решений и автоматизации процессов.”

Сложный мир больших данных

Заметка: Ключевой вывод — слово “большие” в больших данных относится не только к объёму. Вы не просто получаете много данных, они поступают в реальном времени очень быстро и в различных комплексных форматах, а ещё — из большого многообразия источников. Вот откуда появились 3-V больших данных: Volume (Объём), Velocity (Скорость), Variety (Многообразие).

Основываясь на самостоятельном предварительном исследовании этого вопроса, я пришёл к выводу, что у Apache Spark есть три главных компонента, которые делают его лидером в эффективной работе с большими данными, а это мотивирует многие крупные компании работать с большими наборами неструктурированных данных, чтобы Apache Spark входил в их технологический стек.

  1. Spark — всё-в-одном для работы с большими данными. “Spark создан для того, чтобы помогать решать широкий круг задач по анализу данных, начиная с простой загрузки данных и SQL-запросов и заканчивая машинным обучением и потоковыми вычислениями, при помощи одного и того же вычислительного инструмента с неизменным набором API. Главный инсайт этой программной многозадачности в том, что задачи по анализу данных в реальном мире — будь они интерактивной аналитикой в таком инструменте, как Jupyter Notebook, или же обычным программированием для выпуска приложений — имеют тенденцию требовать сочетания множества разных типов обработки и библиотек. Целостная природа Spark делает решение этих заданий проще и эффективнее.” (Из книги Databricks). Например, если вы загружаете данные при помощи SQL-запроса и потом оцениваете модель машинного обучения при помощи библиотеки Spark ML, движок может объединить все эти шаги в один проход по данным. Более того, для исследователей данных может быть выгодно применять объединённый набор библиотек (например, Python или R) при моделировании, а веб-разработчикам пригодятся унифицированные фреймворки, такие как Node.js или Django.
  2. Spark оптимизирует своё машинное ядро для эффективных вычислений — “то есть Spark только управляет загрузкой данных из систем хранения и производит вычисления над ними, но сам не является конечным постоянным хранилищем. Со Spark можно работать, когда имеешь дело с широким разнообразием постоянных систем хранения, включая системы облачного типа по примеру Azure Storage и Amazon S3, распределенные файловые системы, такие как Apache Hadoop, пространства для хранения ключей, как Apache Cassandra, и последовательностей сообщений, как Apache Kafka. И всё же, Spark не сохраняет данные сам по себе надолго и не поддерживает ни одну из этих систем. Главная причина здесь в том, что большинство данных уже находится в нескольких системах хранения. Перемещать данные дорого, поэтому Spark только обрабатывает данные при помощи вычислительных операций, не важно, где они при этом находятся.” (из книги Databricks). Сфокусированность Sparks на вычислениях отличает его от более ранних программных платформ по обработке больших данных, например от Apache Hadoop. Это ПО включает в себя и систему хранения (HFS, сделанную для недорогих хранилищ на кластерах продуктовых серверов Defining Spark 4) и вычислительную систему (MapReduce). Между собой они интегрируются достаточно хорошо. И всё же это тяжело реализовать с участием только одной части без применения второй или, что важнее, написать приложения, которые имеют доступ к данным, хранящимся где-то еще. Spark также широко применяется сейчас в средах, где в архитектуре Hadoop нет смысла. Например, на публичном облаке (где хранение можно купить отдельно от обработки) или в потоковых приложениях.
  3. Библиотеки Spark дарят очень широкую функциональность — сегодня стандартные библиотеки Spark являются главной частью этого проекта с открытым кодом. Ядро Spark само по себе не слишком сильно изменялось с тех пор, как было выпущено, а вот библиотеки росли, чтобы добавлять ещё больше функциональности. И так Spark превратился в мультифункциональный инструмент анализа данных. В Spark есть библиотеки для SQL и структурированных данных (Spark SQL), машинного обучения (MLlib), потоковой обработки (Spark Streaming и более новый Structured Streaming) и аналитики графов (GraphX). Кроме этих библиотек есть сотни открытых сторонних библиотек, начиная от тех, что работают с коннекторами и до вариантов для различных систем хранения и алгоритмов машинного обучения.

Если отвечать коротко, то выбор зависит от конкретных потребностей вашего бизнеса, естественно. Подытоживая свои исследования, скажу, что Spark выбирают в 7-ми из 10-ти случаев. Линейная обработка огромных датасетов — преимущество Hadoop MapReduce. Ну а Spark знаменит своей быстрой производительностью, итеративной обработкой, аналитикой в режиме реального времени, обработкой графов, машинным обучением и это ещё не всё.

Хорошие новости в том, что Spark полностью совместим с экосистемой Hadoop и работает замечательно с Hadoop Distributed File System (HDFS — Распределённая файловая система Hadoop), а также с Apache Hive и другими похожими системами. Так что, когда объёмы данных слишком огромные для того, чтобы Spark мог удержать их в памяти, Hadoop может помочь преодолеть это затруднение при помощи возможностей его файловой системы. Привожу ниже пример того, как эти две системы могут работать вместе:

https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Hadoop-and-Spark

Это изображение наглядно показывает, как Spark использует в работе лучшее от Hadoop: HDFS для чтения и хранения данных, MapReduce — для дополнительной обработки и YARN — для распределения ресурсов.

Дальше я пробую сосредоточиться на множестве преимуществ Spark перед Hadoop MapReduce. Для этого я сделаю краткое поверхностное сравнение.

Source: https://data-flair.training/blogs/spark-vs-hadoop-mapreduce/

Скорость

  • Apache Spark — это вычислительный инструмент, работающий со скоростью света. Благодаря уменьшению количества чтения-записи на диск и хранения промежуточных данных в памяти, Spark запускает приложения в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске, чем Hadoop.
  • Hadoop MapReduce — MapReduce читает и записывает на диск, а это снижает скорость обработки и эффективность в целом.

Просто пользоваться

  • Apache Spark — многие библиотеки Spark облегчают выполнение большого количества основных высокоуровневых операций при помощи RDD (Resilient Distributed Dataset/эластичный распределённый набор данных).
  • Hadoop — в MapReduce разработчикам нужно написать вручную каждую операцию, что только усложняет процесс при масштабировании сложных проектов.

Обработка больших наборов данных

  • Apache Spark — так как, Spark оптимизирован относительно скорости и вычислительной эффективности при помощи хранения основного объёма данных в памяти, а не на диске, он может показывать более низкую производительность относительно Hadoop MapReduce в случаях, когда размеры данных становятся такими огромными, что недостаточность RAM становится проблемой.
  • Hadoop —Hadoop MapReduce позволяет обрабатывать огромные наборы данных параллельно. Он разбивает большую цепочку на небольшие отрезки, чтобы обрабатывать каждый отдельно на разных узлах данных. Если итоговому датасету необходимо больше, чем имеется в доступе RAM, Hadoop MapReduce может сработать лучше, чем Spark. Поэтому Hadoop стоит выбрать в том случае, когда скорость обработки не критична и решению задач можно отвести ночное время, чтобы утром результаты были готовы.

Функциональность

Apache Spark — неизменный победитель в этой категории. Ниже я даю список основных задач по анализу больших данных, в которых Spark опережает Hadoop по производительности:

  • Итеративная обработка. Если по условию задачи нужно обрабатывать данные снова и снова, Spark разгромит Hadoop MapReduce. Spark RDD активирует многие операции в памяти, в то время как Hadoop MapReduce должен записать промежуточные результаты на диск.
  • Обработка в почти что реальном времени. Если бизнесу нужны немедленные инсайты, тогда стоит использовать Spark и его обработку прямо в памяти.
  • Обработка графов. Вычислительная модель Spark хороша для итеративных вычислений, которые часто нужны при обработке графов. И в Apache Spark есть GraphX — API для расчёта графов.

Машинное обучение. В Spark есть MLlib — встроенная библиотека машинного обучения, а вот Hadoop нужна третья сторона для такого же функционала. MLlib имеет алгоритмы “out-of-the-box” (возможность подключения устройства сразу после того, как его достали из коробки, без необходимости устанавливать дополнительное ПО, драйверы и т.д.), которые также реализуются в памяти.

  • Объединение датасетов. Благодаря скорости Spark может создавать все комбинации быстрее, а вот Hadoop показывает себя лучше в объединении очень больших наборов данных, которым нужно много перемешивания и сортировки.

А вот и визуальный итог множества возможностей Spark и его совместимости с другими инструментами обработки больших данных и языками программирования:

источник: https://www.quora.com/Is-Spark-a-component-of-the-Hadoop-ecosystem
  1. Spark Core — это базовый инструмент для крупномасштабной параллельной и распределённой обработки данных. Кроме того, есть дополнительные библиотеки, встроенные поверх ядра. Они позволяют разделить рабочие нагрузки для стриминга, SQL и машинного обучения. Отвечают за управление памятью и восстановление после ошибок, планирование, распределение и мониторинг задач в кластере, а также взаимодействие с системами хранения.
  2. Cluster management (управление кластером) — контроль кластера используется для получения кластерных ресурсов, необходимых для решения задач. Spark Core работает на разных кластерных контроллерах, включая Hadoop YARN, Apache Mesos, Amazon EC2 и встроенный кластерный менеджер Spark. Такая служба контролирует распределение ресурсов между приложениями Spark. Кроме того, Spark может получать доступ к данным в HDFS, Cassandra, HBase, Hive, Alluxio и любом хранилище данных Hadoop.
  3. Spark Streaming — это компонент Spark, который нужен для обработки потоковых данных в реальном времени.
  4. Spark SQL — это новый модуль в Spark. Он интегрирует реляционную обработку с API функционального программирования в Spark. Поддерживает извлечение данных, как через SQL, так и через Hive Query Language. API DataFrame и Dataset в Spark SQL обеспечивают самый высокий уровень абстракции для структурированных данных.
  5. GraphX — API Spark для графов и параллельных вычислений с графами. Так что он является расширением Spark RDD с графом устойчивого распределения свойств (Resilient Distributed Property Graph).
  6. MLlib (Машинное обучение): MLlib расшифровывается как библиотека машинного обучения. Нужна для реализации машинного обучения в Apache Spark.

Вместе со всем этим массовым распространением больших данных и экспоненциально растущей скоростью вычислительных мощностей инструменты вроде Apache Spark и других программ, анализирующих большие данные, скоро будут незаменимы в работе исследователей данных и быстро станут стандартом в индустрии реализации аналитики больших данных и решении сложных бизнес-задач в реальном времени.

Для тех, кому интересно погрузиться глубоко в технологию, которая стоит за всеми этими внешними функциями, почитайте книгу Databricks — “A Gentle Intro to Apache Spark” или “Big Data Analytics on Apache Spark”.

Читайте также:

Читайте нас в телеграмме, vk и Яндекс. Дзен

Система сдваивания колес (спарка колес) на МТЗ

В современном земледелии все чаще используются энерго насыщенные трактора. Но масса трактора имеет огромную роль в сельском хозяйстве.

С целью уменьшения неблагоприятного воздействия колес тракторов на почву, ведущую к уплотнению грунтов, самым лёгким способом решения проблемы, является установка дополнительного колеса на трактор со следующим понижением в них давления до 0,8-1,2 бар. Установка спаренных колес дает технике иные эксплуатационные показатели.

Внедрение спарки понижает давление на грунт, тем самым в 1,5-2 раза снижает уплотнение следа от трактора, увеличивает вездеходность агрегата в условиях влажности и повышает тяговое усилие трактора. Всё вышеперечисленное особенно ценно на ранних стадиях весенних полевых работ в условиях высокого содержания подпочвенной влаги.

Проанализировав многолетний опыт аграриев специалисты сделали выводы, что колесные системы тракторов напрямую влияют на урожай. Аграрии советуют пользоваться сдвоенными колесами (спарками) трактора для обработки почвы. Опытническим путём доказано, что ходовая способность тяжёлых машин негативно влияет на урожай: увеличение плотности и уменьшение поглотительной способности.

Внедрение спаренных колес трактора позволит уменьшить нагрузку на почву и свести все вышеперечисленные следствия к минимуму. Внедрение сдвоенных колес тракторов пред полагает уменьшение глубины колеи, повышение тяговой способности трактора, увеличение проходимости и устойчивости. С этими колесами повышается грузоподъемная способность тракторов, увеличиваются тягово-эксплуатационные характеристики и позволит достичь повышение скорости обработки, что позволит полнотью вписаться в короткий срок полевых работ.

Техника со сдвоенными колесами сможет работать как на разбрасываниии удобрений, посеве, подкормке много летних растений, вспашке, обработке влажной почвы. Эти колеса повысят производительность и понизят расход на содержание техники. Изношенность шины значительно уменьшится.

Спаренные колеса увеличивают площади взаимодействия шины с почвой. Верно избранное давлении в шинах, распределит вес агрегата на наибольшую площадь почвы. Это позволит избежать глубокой колеи от колес. Сдвоенные колёса всё чаще применяются для культивации почв и в пред посевной подготовки почвы.

Снижение давления на поверхность почвы;

Уменьшение следа колеи;

Усиливает тяговое усилие;

Улучшение сцепки протекторов с почвой;

Уменьшение пробуксовывания.

Что такое Spark (FLR) и Flare Network?

TL;DR

Flare – это распределенная сеть с некоторыми уникальными свойствами. Она задумана для создания двусторонних мостов между сетями, такими как Ethereum и XRP Ledger. Это означает, что Flare позволяет использовать токен XRP со смарт-контрактами.

Токен Spark – нативный токен Flare. Часть предложения распределяется между владельцами XRP посредством аирдропа, в том числе на Binance. Все, что вам нужно, это хранить XRP на Binance, и вы сможете получить в аирдропе свою часть токенов.

Как вы, наверное, знаете, Ripple XRP Ledger (XRPL) – это глобальная платежно-обменная сеть. Она оптимизирована под этот вариант использования, и в других областях имеет ограниченную применимость. Эту проблему и стремится решить Flare Network, реализуя для токена XRP поддержку смарт-контрактов. Spark – нативный токен этой сети, и часть его предложения распределяется аирдропом владельцам XRP, имеющим на это право. Как получить Spark? Читайте дальше.Flare Network – это распределенная сеть, которая интегрирует виртуальную машину Ethereum (EVM). Задача EVM – преобразовывать смарт-контракты в инструкции, доступные для компьютеров, таким образом, в сети можно запускать смарт-контракты, полные по Тьюрингу. Полнота по Тьюрингу означает, что на языке смарт-контракта можно решить практически любую вычислительную задачу, если для ее выполнения достаточно памяти.

Это означает, что Flare Network сочетает несколько мощных возможностей для создания экосистемы децентрализованных приложений. Если кратко, Flare стремится стать средством масштабирования сетей смарт-контрактов.

Flare использует протокол консенсуса под названием Avalanche, адаптированный для работы с Федеративным византийским соглашением (FBA). FBA – это механизм консенсуса, используемый такими сетями, как XRPL и Stellar. Мы не будем здесь вдаваться в технические подробности, но суть в том, что для поддержания безопасности сети алгоритм консенсуса Flare не полагается на экономические механизмы, такие как Proof of Stake (PoS). Вы спросите, что за экономические механизмы? Для примера рассмотрим токен типа эфира (ETH) в сети Ethereum. Когда Ethereum полностью перейдет на алгоритм Proof of Stake (PoS) в Ethereum 2.0, безопасность сети будет полностью зависеть от валидаторов, стейкающих токен. Это означает, что в широком смысле безопасность будет зависеть от токена (и суммы, предоставляемой для стейкинга). Протокол консенсуса Flare этого не требует.

Почему это важно? Потому что таким образом расширяется список вариантов использования токена – можно реализовать такие функции, которые были бы опасны для сетей, в которых безопасность зависит от токена. По словам создателей Flare, такое принципиальное решение добавляет токену гибкости без ущерба для безопасности.

Spark – нативный токен Flare Network. Его основной вариант использования такой же, как и для других нативных токенов – предотвращение спам-атак. Если бы транзакции были бесплатными, то стали бы возможными рассылка спама и нагрузка сети бесполезными транзакциями.

Кроме того, токен Spark обеспечивает следующую функциональность:

Посредством решения этих задач создается экосистема приложений, основанных на Spark, – Spark Dependent Applications (SDA). SDA обеспечивает не требующее доверия представление токенов в других сетях, даже в тех, которые изначально не поддерживают смарт-контракты. Можно ли использовать их вместе? Да, именно здесь на сцену выходит XRP.

FXRP – это недоверенное представление токена XRP в Flare Network. FXRP может быть создан и погашен владельцами XRP с помощью смарт-контрактов. 

Система полагается на участников, которые используют токены Spark в качестве залога и получают комиссию во время создания и погашения FXRP. В сочетании с потенциальными возможностями арбитража такая система должна гарантировать сохранение между XRP и FXRP отношения 1:1. Помните, мы говорили о том, что Flare позволяет использовать смарт-контракты в сетях, которые изначально их не поддерживают? Именно для этого предназначен FXRP. Он позволяет использовать XRP со смарт-контрактами без необходимости выпксука wrapped-токенов. Другими словами, без доверия.Посредством аирдропа между владельцами XRP будут распределены 45 миллиардов токенов Spark. Вы можете запросить эти токены, используя собственный кошелек, или принять участие в аирдропе через Binance. Таким образом, все технические подробности будут выполнены за вас, и вам просто нужно будет хранить XRP на Binance во время снятия снимка.
  • Что вам нужно сделать, чтобы принять участие в аирдропе Spark?
    • Иметь XRP на Binance во время снятия снимка.
  • Когда будет сделан снимок?
    • Снимок будет сделан 12/12/2020 в 00:00 (UTC). Фактически – на первом валидированном номере индекса реестра XRP с временной меткой, больше или равной 12/12/2020 в 00:00 (UTC).
  • Когда вы получите токены, начисленные по результатам аирдропа?
    • Распределенные токены будут перечислены позднее.
Для получения дополнительной информации об аирдропе Spark на Binance посетите эту страницу.

Flare Network – новый способ масштабирования сетей, не поддерживающих смарт-контракты. Flare позволяет без доверия использовать XRP со смарт-контрактами. Часть предложения Spark распределяется между владельцами XRP, в том числе на Binance.

Остались вопросы о Flare Network и Spark? Посетите нашу Q&A платформу Ask Academy, где сообщество Binance ответит на ваши вопросы.

Ядра для Jupyter Notebook в кластерах Spark в Azure HDInsight

  • Статья
  • Чтение занимает 6 мин
Были ли сведения на этой странице полезными?

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Кластеры HDInsight Spark предоставляют ядра, которые можно использовать с Jupyter Notebook в Apache Spark для тестирования приложений. Ядра — это программа, которая выполняет и интерпретирует ваш код. Вот эти ядра:

  • PySpark — для приложений, написанных на языке Python2.
  • PySpark3 — для приложений, написанных на языке Python3.
  • Spark — для приложений, написанных на языке Scala.

В этой статье вы узнаете, как использовать эти ядра, а также преимущества их использования.

Предварительные требования

Кластер Apache Spark в HDInsight. Инструкции см. в статье Начало работы. Создание кластера Apache Spark в HDInsight на платформе Linux и выполнение интерактивных запросов с помощью SQL Spark.

Создание Jupyter Notebook в Spark HDInsight

  1. На портале Azure выберите свой кластер Spark. Инструкции см. в разделе Отображение кластеров. Откроется представление Обзор.

  2. В представлении Обзор в поле Панели мониторинга кластера выберите Jupyter Notebook. При появлении запроса введите учетные данные администратора для кластера.

    Примечание

    Вы также можете получить доступ к Jupyter Notebook в кластере Spark, открыв следующий URL-адрес в браузере. Замените CLUSTERNAME именем кластера:

    https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/jupyter

  3. Щелкните Создать, а затем — Pyspark, PySpark3 или Spark, чтобы создать записную книжку. Для приложений Scala используйте ядро Spark, для приложений Python2 — ядро PySpark, а для приложений Python3 — ядро PySpark3.

  4. Объект Notebook должен открыться с помощью выбранного ядра.

Преимущества использования ядер

Ниже приведены некоторые преимущества использования новых ядер для Jupyter Notebook в кластерах Spark HDInsight.

  • Предустановленные контексты. При использовании PySpark, PySpark3или ядер Spark не нужно явно задавать контексты Spark и Hive перед началом работы с приложениями. Эти контексты доступны по умолчанию, а именно:

    • sc для контекста Spark;

    • sqlContext для контекста Hive.

      Это значит, что для настройки этих контекстов вам не придется выполнять операторы следующего вида:

      sc = SparkContext('yarn-client')
      sqlContext = HiveContext(sc)
      

      Вместо этого вы сможете сразу использовать в своем приложении предустановленные контексты.

  • Волшебные команды. Ядро PySpark предоставляет несколько «магических команд». Это специальные команды, которые можно вызывать с помощью %% (например, %%MAGIC<args>). Волшебная команда должна быть первым словом в ячейке кода и может состоять из нескольких строк содержимого. Волшебное слово должно быть первым словом в ячейке. Любые другие слова перед магической командой, даже комментарии, приведут к ошибке. Дополнительные сведения о волшебных командах см. здесь.

    В следующей таблице перечислены различные магические команды, доступные для ядер.

    Волшебная команда Пример Описание
    help %%help Формирует таблицу из всех доступных волшебных слов с примерами и описанием.
    сведения %%info Выводит сведения о сеансе для текущей конечной точки Livy.
    Настройка %%configure -f
    {"executorMemory": "1000M",
    "executorCores": 4}
    Настраивает параметры для создания сеанса. Флаг force (-f) является обязательным, если сеанс уже был создан, иначе сеанс будет удален и создан заново. Список допустимых параметров приведен в разделе, посвященном тексту запроса сеансов POST Livy . Параметры должны передаваться в виде строки JSON, следующей после волшебной команды, как показано в столбце примера.
    sql %%sql -o <variable name>
    SHOW TABLES
    Выполняет запрос Hive к sqlContext. Если -o параметр передается, результат запроса сохраняется в контексте%% Local Python как кадр данных -o .
    локальные %%local
    a=1
    Весь код в последующих строках выполняется локально. Код должен представлять собой допустимый код Python2 независимо от того, какое ядро вы используете. Таким образом, даже если вы выбрали ядра PySpark3 или Spark при создании записной книжки, при использовании волшебия в ячейке эта ячейка должна содержать только допустимый код python2.
    журналы %%logs Выводит журналы для текущего сеанса Livy.
    удалить %%delete -f -s <session number> Удаляет указанный сеанс для текущей конечной точки Livy. Удалить сеанс, который был запущен самим ядром, невозможно.
    cleanup %%cleanup -f Удаляет все сеансы для текущей конечной точки Livy, включая сеанс этой записной книжки. Флаг -f является обязательным.

    Примечание

    Помимо волшебных дополнений, добавленных ядром PySpark, можно также использовать встроенные волшебные возможности IPython Notebook, включая . Можно использовать магическую команду %%sh для выполнения сценариев и блоков кода на головном узле кластера.

  • Автоматическая визуализация. Ядро Pyspark автоматически визуализирует выходные данные запросов Hive и SQL. Вы можете выбрать различные типы средства визуализации, включая таблицы, круговые диаграммы, графики, диаграммы с областями и линейчатые диаграммы.

Параметры, поддерживаемые волшебной командой %%sql

Магическая команда %%sql поддерживает различные параметры, позволяющие управлять результатом выполнения запросов. Возможные результаты показаны в следующей таблице.

Параметр Пример Описание
-o -o <VARIABLE NAME> При использовании этого параметра результат запроса сохраняется в контексте Python %%local в качестве таблицы данных Pandas . Именем переменной таблицы данных служит указанное вами имя переменной.
-Q -q Этот параметр позволяет отключить визуализации для ячейки. Если вам не нужна автоматическая визуализация содержимого ячейки и вы хотите только записать ее как таблицу данных, используйте параметр -q -o <VARIABLE>. Если вы хотите отключить визуализацию, не записывая результаты (например, для выполнения запроса SQL, такого как инструкция CREATE TABLE), то используйте параметр -q без аргумента -o.
-M -m <METHOD> Параметр METHOD имеет значение take или sample (по умолчанию используется значение take). Если используется метод take , то ядро выбирает элементы из верхней части результирующего набора данных, который определяется параметром MAXROWS (описывается далее в этой таблице). Если метод является образцом, ядро случайным образом выбирает элементы набора данных в соответствии с параметром, описанным далее в этой таблице.
-r -r <FRACTION> Здесь FRACTION — это число с плавающей запятой от 0,0 до 1,0. Если для SQL-запроса используется метод выборки sample, то ядро выбирает заданную долю элементов из результирующего набора случайным образом. Например, при выполнении SQL-запроса с аргументами -m sample -r 0.01 из результирующего набора данных случайным образом отбирается 1 % строк.
-n -n <MAXROWS> MAXROWS должно быть выражено целым числом. Число выходных строк для параметра MAXROWS ограничивается ядром. Если значение параметра MAXROWS выражено отрицательным числом, например -1, то число строк в результирующем наборе не ограничивается.

Пример.

%%sql -q -m sample -r 0.1 -n 500 -o query2
SELECT * FROM hivesampletable

Приведенная выше инструкция выполняет следующие действия.

  • Выбирает все записи из таблицы hivesampletable.
  • Отключает автоматическую визуализацию, так как используется параметр -q.
  • Случайным образом выбирает 10 % строк из таблицы hivesampletable и ограничивает размер результирующего набора 500 строками, так как используется параметр -m sample -r 0.1 -n 500.
  • Наконец, так как мы использовали -o query2 этот метод, он также сохраняет выходные данные в кадр данных с именем -o query2.

Рекомендации по использованию новых ядер

Какое бы ядро вы ни использовали, работающие объекты Notebook потребляют ресурсы кластера. При использовании этих ядер (так как контексты заданы предварительно) в случае простого выхода из записных книжек контекст не завершается. Таким образом, ресурсы кластера продолжают использоваться. После завершения работы с записной книжкой рекомендуется выбрать Close and Halt (Закрыть и остановить) в меню File (Файл) записной книжки. Это действие аннулирует контекст и закроет записную книжку.

Где хранятся записные книжки?

Если кластер использует службу хранилища Azure в качестве учетной записи хранения по умолчанию, объекты Jupyter Notebook сохраняются в папке /HdiNotebooks в учетной записи хранения. Доступ к объектам Notebook, текстовым файлам и папкам, создаваемым в Jupyter, можно получить через учетную запись хранения. Например, если Jupyter используется для создания папки myfolder и записной книжки myfolder, то доступ к этой записной книжке можно получить в расположении /HdiNotebooks/myfolder/mynotebook.ipynb в учетной записи хранения. Верно и обратное: если вы передаете объект Notebook непосредственно в свою учетную запись хранения в /HdiNotebooks/mynotebook1.ipynb, то этот объект также отображается в Jupyter. Объекты Notebook хранятся в учетной записи хранения даже после удаления кластера.

Примечание

Для кластеров HDInsight, использующих Azure Data Lake Storage в качестве хранилища по умолчанию, записные книжки не сохраняются в связанном хранилище.

Записные книжки сохраняются в учетной записи хранения, совместимой с Apache Hadoop HDFS. Подключаясь к кластеру по SSH, вы можете использовать команды управления файлами:

Get-Help Описание
hdfs dfs -ls /HdiNotebooks # Включить в список все элементы корневого каталога: все элементы в этом каталоге доступны Jupyter на домашней странице.
hdfs dfs –copyToLocal /HdiNotebooks # Скачать содержимое папки HdiNotebooks.
hdfs dfs –copyFromLocal example.ipynb /HdiNotebooks # Загрузить записную книжку example.ipynb в корневую папку, чтобы она была видна из Jupyter.

Вне зависимости от того, использует ли кластер в качестве учетной записи хранения по умолчанию службу хранилища Azure или Azure Data Lake Storage, записные книжки также сохраняются на головном узле кластера в /var/lib/jupyter.

Поддерживаемый браузер

Объекты Jupyter Notebook, выполняемые в кластерах HDInsight Spark, поддерживаются только браузером Google Chrome.

Предложения

Новые ядра находятся в стадии развития и будут улучшаться со временем. Таким образом, по мере развития этих ядер API могут измениться. Мы будем признательны вам за любые отзывы о работе с новыми ядрами. Отзывы помогут нам оформить финальную версию этих ядер. Комментарии и отзывы оставляйте в разделе Отзывы под данной статьей.

Дальнейшие действия

Что такое Искра? | Учебник от Chartio

Apache Spark — это распределенная система обработки с открытым исходным кодом, используемая для рабочих нагрузок больших данных. Он использует кэширование в памяти и оптимизированное выполнение запросов для быстрых запросов к данным любого размера. Проще говоря, Spark — это быстрый универсальный движок для крупномасштабной обработки данных .

Быстрая часть означает, что она работает быстрее, чем предыдущие подходы к работе с большими данными, такие как классический MapReduce. Секрет скорости заключается в том, что Spark работает в оперативной памяти, что делает обработку намного быстрее, чем на жестких дисках.

Общая часть означает, что ее можно использовать для нескольких задач, таких как запуск распределенного SQL, создание конвейеров данных, ввод данных в базу данных, запуск алгоритмов машинного обучения, работа с графами или потоками данных и многое другое.

Компоненты

  1. Apache Spark Core — Spark Core — базовый механизм общего исполнения для платформы Spark, на котором построены все остальные функции. Он обеспечивает вычисления в памяти и ссылки на наборы данных во внешних системах хранения.
  2. Spark SQL — Spark SQL — это модуль Apache Spark для работы со структурированными данными. Интерфейсы, предлагаемые Spark SQL, предоставляют Spark дополнительную информацию о структуре как данных, так и выполняемых вычислений.
  3. Spark Streaming — этот компонент позволяет Spark обрабатывать потоковые данные в реальном времени. Данные можно получать из многих источников, таких как Kafka, Flume и HDFS (распределенная файловая система Hadoop). Затем данные можно обрабатывать с помощью сложных алгоритмов и передавать в файловые системы, базы данных и интерактивные информационные панели.
  4. MLlib (библиотека машинного обучения) — Apache Spark оснащен богатой библиотекой, известной как MLlib. Эта библиотека содержит широкий спектр алгоритмов машинного обучения: классификацию, регрессию, кластеризацию и совместную фильтрацию. Он также включает другие инструменты для построения, оценки и настройки конвейеров машинного обучения. Все эти функции помогают масштабировать Spark по всему кластеру.
  5. GraphX ​​ — Spark также поставляется с библиотекой для управления базами данных графов и выполнения вычислений под названием GraphX.GraphX ​​объединяет процесс ETL (извлечение, преобразование и загрузка), исследовательский анализ и итеративное вычисление графа в рамках одной системы.

Характеристики

  1. Быстрая обработка . Самая важная особенность Apache Spark, которая заставила мир больших данных предпочесть эту технологию другим, — это ее скорость. Большие данные характеризуются объемом, разнообразием, скоростью и достоверностью, которые необходимо обрабатывать на более высокой скорости. Spark содержит Resilient Distributed Dataset (RDD), который экономит время при операциях чтения и записи, позволяя ему работать почти в 10–100 раз быстрее, чем Hadoop .
  2. Гибкость — Apache Spark поддерживает несколько языков и позволяет разработчикам писать приложения на Java, Scala, R или Python.
  3. Вычисления в оперативной памяти — Spark хранит данные в оперативной памяти серверов, что обеспечивает быстрый доступ и, в свою очередь, ускоряет скорость аналитики.
  4. Обработка в реальном времени — Spark может обрабатывать потоковые данные в реальном времени. В отличие от MapReduce, который обрабатывает только сохраненные данные, Spark может обрабатывать данные в реальном времени и, следовательно, может давать мгновенные результаты.
  5. Улучшенная аналитика . В отличие от MapReduce, включающего функции Map и Reduce, Spark включает в себя гораздо больше. Apache Spark состоит из богатого набора SQL-запросов, алгоритмов машинного обучения, сложной аналитики и т. д. Благодаря всем этим функциям аналитика может выполняться более эффективно с помощью Spark.

Заключение

Apache Spark значительно вырос за последние несколько лет, став сегодня самым эффективным механизмом обработки данных и искусственного интеллекта на предприятиях благодаря своей скорости, простоте использования и сложной аналитике.Однако стоимость Spark высока, поскольку для работы в памяти требуется много оперативной памяти.

Spark объединяет данные и ИИ, упрощая крупномасштабную подготовку данных из различных источников. Более того, он предоставляет согласованный набор API-интерфейсов как для обработки данных, так и для обработки данных, а также обеспечивает бесшовную интеграцию популярных библиотек, таких как TensorFlow, PyTorch, R и SciKit-Learn.

Ресурсы

  1. Документация Apache Spark (последняя)
  2. На пути к науке о данных — глубокое обучение с Apache Spark
  3. Tutorialspoint — Apache Spark — Введение
  4. Cloudera — Apache Spark

Что такое Apache Spark? Платформа больших данных, которая разгромила Hadoop

Apache Spark определено

Apache Spark — это платформа обработки данных, которая может быстро выполнять задачи обработки очень больших наборов данных, а также может распределять задачи обработки данных между несколькими компьютерами либо самостоятельно, либо в тандеме с другими инструментами распределенных вычислений.Эти два качества являются ключевыми в мире больших данных и машинного обучения, которые требуют объединения огромных вычислительных мощностей для работы с большими хранилищами данных. Spark также снимает часть бремени программирования этих задач с плеч разработчиков с помощью простого в использовании API, который абстрагирует большую часть рутинной работы распределенных вычислений и обработки больших данных.

С момента своего скромного начала в лаборатории AMPLab в Калифорнийском университете. Беркли в 2009 году, Apache Spark стал одной из ключевых сред распределенной обработки больших данных в мире.Spark можно развернуть различными способами, он предоставляет собственные привязки для языков программирования Java, Scala, Python и R, а также поддерживает SQL, потоковую передачу данных, машинное обучение и обработку графов. Вы обнаружите, что его используют банки, телекоммуникационные компании, игровые компании, правительства и все крупные технологические гиганты, такие как Apple, Facebook, IBM и Microsoft.

Архитектура Apache Spark

На фундаментальном уровне приложение Apache Spark состоит из двух основных компонентов: драйвера , , который преобразует пользовательский код в несколько задач, которые могут быть распределены между рабочими узлами, и исполнителей, которые выполняют на этих узлах и выполнять поставленные перед ними задачи. Некоторая форма менеджера кластера необходима для посредничества между ними.

По умолчанию Spark может работать в автономном кластерном режиме, для чего просто требуется среда Apache Spark и JVM на каждой машине в вашем кластере. Однако более вероятно, что вы захотите воспользоваться преимуществами более надежной системы управления ресурсами или кластерами, чтобы позаботиться о выделении рабочих ресурсов по запросу. На предприятии это обычно означает работу на Hadoop YARN (именно так дистрибутивы Cloudera и Hortonworks запускают задания Spark), но Apache Spark также может работать на Apache Mesos, Kubernetes и Docker Swarm.

Если вы ищете управляемое решение, то Apache Spark можно найти как часть Amazon EMR, Google Cloud Dataproc и Microsoft Azure HDInsight. Databricks, компания, в которой работают основатели Apache Spark, также предлагает платформу унифицированной аналитики Databricks, которая представляет собой комплексную управляемую услугу, которая предлагает кластеры Apache Spark, поддержку потоковой передачи, интегрированную веб-разработку блокнотов и оптимизированную производительность облачного ввода-вывода по сравнению с стандартный дистрибутив Apache Spark.

Apache Spark встраивает пользовательские команды обработки данных в направленный ациклический граф или DAG.DAG — это уровень планирования Apache Spark; он определяет, какие задачи выполняются на каких узлах и в какой последовательности.

Spark по сравнению с Hadoop: зачем использовать Apache Spark?

Стоит отметить, что Apache Spark и Apache Hadoop — это несколько неправильное название. В наши дни вы найдете Spark в большинстве дистрибутивов Hadoop. Но благодаря двум большим преимуществам Spark стал предпочтительным фреймворком при обработке больших данных, обогнав старую парадигму MapReduce, которая сделала Hadoop популярным.

Первое преимущество — скорость. Механизм обработки данных в памяти Spark означает, что в определенных ситуациях он может выполнять задачи в сто раз быстрее, чем MapReduce, особенно по сравнению с многоэтапными заданиями, требующими записи состояния на диск между этапами. По сути, MapReduce создает двухэтапный граф выполнения, состоящий из сопоставления и сокращения данных, тогда как DAG Apache Spark имеет несколько этапов, которые можно распределять более эффективно. Даже задания Apache Spark, в которых данные не могут быть полностью помещены в память, обычно выполняются примерно в 10 раз быстрее, чем их аналог MapReduce.

Второе преимущество — удобный для разработчиков Spark API. Каким бы важным ни было ускорение Spark, можно утверждать, что удобство Spark API еще важнее.

Spark Core

По сравнению с MapReduce и другими компонентами Apache Hadoop API-интерфейс Apache Spark очень удобен для разработчиков, скрывая большую часть сложности механизма распределенной обработки за простыми вызовами методов. Каноническим примером этого является то, как почти 50 строк кода MapReduce для подсчета слов в документе можно сократить до нескольких строк Apache Spark (здесь показано на Scala):

 val textFile = sparkSession.sparkContext.textFile("hdfs:///tmp/words") 
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                     .map(word => (word, 1))
                      .reduceByKey (_ + _)
counts. saveAsTextFile("hdfs:///tmp/words_agg")

Предоставляя привязки к популярным языкам для анализа данных, таким как Python и R, а также к более удобным для предприятий Java и Scala, Apache Spark позволяет всем, от разработчиков приложений до специалистов по данным, использовать его масштабируемость и скорость доступным способом.

Spark RDD

В основе Apache Spark лежит концепция Resilient Distributed Dataset (RDD) — программной абстракции, представляющей собой неизменяемый набор объектов, которые можно разделить в вычислительном кластере. Операции с RDD также могут быть разделены по всему кластеру и выполняться в параллельном пакетном процессе, что обеспечивает быструю и масштабируемую параллельную обработку.

RDD можно создавать из простых текстовых файлов, баз данных SQL, хранилищ NoSQL (таких как Cassandra и MongoDB), корзин Amazon S3 и многого другого.Большая часть Spark Core API построена на этой концепции RDD, обеспечивая традиционную функциональность отображения и сокращения, а также обеспечивая встроенную поддержку для объединения наборов данных, фильтрации, выборки и агрегирования.

Spark работает распределенным образом, объединяя основной процесс драйвера , который разбивает приложение Spark на задачи и распределяет их между многими процессами исполнителя , выполняющими работу. Эти исполнители могут масштабироваться вверх и вниз по мере необходимости для нужд приложения.

Spark SQL

Первоначально известный как Shark, Spark SQL становится все более и более важным для проекта Apache Spark. Вероятно, это интерфейс, наиболее часто используемый сегодняшними разработчиками при создании приложений. Spark SQL ориентирован на обработку структурированных данных с использованием подхода к кадрам данных, заимствованного из R и Python (в Pandas). Но, как следует из названия, Spark SQL также предоставляет совместимый с SQL2003 интерфейс для запроса данных, предоставляя возможности Apache Spark как аналитикам, так и разработчикам.

Помимо стандартной поддержки SQL, Spark SQL предоставляет стандартный интерфейс для чтения и записи в другие хранилища данных, включая JSON, HDFS, Apache Hive, JDBC, Apache ORC и Apache Parquet, все из которых поддерживаются по умолчанию. Другие популярные магазины — Apache Cassandra, MongoDB, Apache HBase и многие другие — можно использовать, подключив отдельные коннекторы из экосистемы Spark Packages.

Выбор некоторых столбцов из фрейма данных так же прост, как эта строка:

 cityDF.select("name", "pop") 

С помощью интерфейса SQL мы регистрируем фрейм данных как временную таблицу, после чего можем выполнять к ней SQL-запросы:

 cityDF.createOrReplaceTempView("cities") 
spark.sql («ВЫБЕРИТЕ имя, вытащите ИЗ городов»)

За кулисами Apache Spark использует оптимизатор запросов под названием Catalyst, который проверяет данные и запросы, чтобы создать эффективный план запроса для локализации данных и вычислений, который будет выполнять необходимые вычисления по всей сети. кластер.В эпоху Apache Spark 2.x интерфейс Spark SQL для фреймов данных и наборов данных (по сути, типизированный фрейм данных, который можно проверить во время компиляции на правильность и воспользоваться преимуществами дополнительной оптимизации памяти и вычислений во время выполнения) является рекомендуемым подходом для разработки. . Интерфейс RDD по-прежнему доступен, но рекомендуется, только если ваши потребности не могут быть удовлетворены в рамках парадигмы Spark SQL.

Spark 2.4 представил набор встроенных функций высшего порядка для прямого управления массивами и другими типами данных более высокого порядка.

Spark MLlib

Apache Spark также включает библиотеки для применения методов машинного обучения и анализа графов к данным в масштабе. Spark MLlib включает в себя платформу для создания конвейеров машинного обучения, позволяющую легко реализовать извлечение признаков, выборку и преобразование в любом структурированном наборе данных. MLlib поставляется с распределенными реализациями алгоритмов кластеризации и классификации, таких как кластеризация k-средних и случайные леса, которые можно легко переключать в пользовательские конвейеры и из них.Специалисты по данным могут обучать модели в Apache Spark с использованием R или Python, сохранять их с помощью MLlib, а затем импортировать в конвейер на основе Java или Scala для использования в производстве.

Обратите внимание, что, хотя Spark MLlib охватывает базовое машинное обучение, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и фильтрацию, он не включает средства для моделирования и обучения глубоких нейронных сетей (подробности см. в обзоре Spark MLlib от InfoWorld). Тем не менее, конвейеры глубокого обучения находятся в разработке.

Spark GraphX ​​

Spark GraphX ​​поставляется с набором распределенных алгоритмов для обработки графовых структур, включая реализацию Google PageRank.Эти алгоритмы используют RDD-подход Spark Core к моделированию данных; пакет GraphFrames позволяет вам выполнять графовые операции с фреймами данных, включая использование оптимизатора Catalyst для графических запросов.

Spark Streaming

Spark Streaming был ранним дополнением к Apache Spark, которое помогло ему завоевать популярность в средах, требующих обработки в реальном или близком к реальному времени. Раньше пакетная и потоковая обработка в мире Apache Hadoop были разными вещами. Вы должны написать код MapReduce для своих нужд пакетной обработки и использовать что-то вроде Apache Storm для ваших требований к потоковой передаче в реальном времени.Это, очевидно, приводит к разрозненным базам кода, которые необходимо синхронизировать для домена приложения, несмотря на то, что они основаны на совершенно разных платформах, требуют разных ресурсов и связаны с разными операционными проблемами для их запуска.

Spark Streaming расширил концепцию пакетной обработки Apache Spark до потоковой передачи, разбив поток на непрерывную серию микропакетов, которыми затем можно было манипулировать с помощью API Apache Spark. Таким образом, код в пакетных и потоковых операциях может совместно использовать (в основном) один и тот же код, работающий в одной и той же среде, что снижает накладные расходы как разработчика, так и оператора.Все выигрывают.

Критика подхода Spark Streaming заключается в том, что микропакетная обработка в сценариях, где требуется отклик с малой задержкой на входящие данные, может не соответствовать производительности других платформ с потоковой передачей, таких как Apache Storm, Apache Flink и Apache. Apex, все из которых используют метод чистой потоковой передачи, а не микропакеты.

Структурированная потоковая передача

Структурированная потоковая передача (добавлена ​​в Spark 2.x) для Spark Streaming — это то же самое, что Spark SQL для Spark Core API: API более высокого уровня и более простая абстракция для написания приложений.В случае Structure Streaming высокоуровневый API позволяет разработчикам создавать бесконечные потоковые кадры данных и наборы данных. Это также решает некоторые очень серьезные проблемы, с которыми пользователи боролись в более ранней структуре, особенно в отношении работы с агрегированием времени события и поздней доставкой сообщений. Все запросы к структурированным потокам проходят через оптимизатор запросов Catalyst и даже могут выполняться в интерактивном режиме, что позволяет пользователям выполнять SQL-запросы к потоковым данным в реальном времени.

Структурированная потоковая передача изначально основывалась на микропакетной схеме Spark Streaming для обработки потоковых данных. Но в Spark 2.3 команда Apache Spark добавила режим непрерывной обработки с малой задержкой в ​​структурированную потоковую передачу, что позволяет обрабатывать ответы с задержкой до 1 мс, что очень впечатляет. Начиная со Spark 2.4, непрерывная обработка по-прежнему считается экспериментальной. В то время как структурированная потоковая передача построена на основе ядра Spark SQL, непрерывная потоковая передача поддерживает только ограниченный набор запросов.

Структурированная потоковая передача — это будущее потоковых приложений с платформой, поэтому, если вы создаете новое потоковое приложение, вам следует использовать структурированную поточную передачу. Устаревшие API-интерфейсы Spark Streaming будут по-прежнему поддерживаться, но проект рекомендует перенести на Structured Streaming, поскольку новый метод делает написание и поддержку кода потоковой передачи намного более терпимым.

Конвейеры глубокого обучения

Apache Spark поддерживает глубокое обучение с помощью конвейеров глубокого обучения. Используя существующую конвейерную структуру MLlib, вы можете обращаться к низкоуровневым библиотекам глубокого обучения и создавать классификаторы всего за несколько строк кода, а также применять к входящим данным пользовательские графики TensorFlow или модели Keras. Эти графики и модели можно даже зарегистрировать как пользовательские UDF Spark SQL (определяемые пользователем функции), чтобы модели глубокого обучения можно было применять к данным как часть операторов SQL.

Учебные пособия по Apache Spark

Готовы погрузиться и изучить Apache Spark? Мы настоятельно рекомендуем Эвану Хейтману «Руководство неандертальца по Apache Spark на Python», в котором не только излагаются основы работы Apache Spark в относительно простых терминах, но также проводится процесс написания простого приложения Python, использующего фреймворк. .Статья написана с точки зрения специалиста по данным, что имеет смысл, поскольку наука о данных — это мир, в котором большие данные и машинное обучение приобретают все большее значение.

Если вам нужны примеры Apache Spark, чтобы дать вам представление о том, что может делать платформа и как она это делает, посмотрите Spark By {Examples}. Здесь есть много примеров кода для ряда основных задач, которые составляют строительные блоки программирования Spark, поэтому вы можете увидеть компоненты, которые составляют более крупные задачи, для которых создан Apache Spark.

Нужно углубиться? У DZone есть то, что он скромно называет Полная коллекция Apache Spark, которая состоит из множества полезных руководств по многим темам Apache Spark. Приятного обучения!

Copyright © 2020 IDG Communications, Inc.

Что такое Spark? | Снежинка

Apache Spark — это система обработки данных в реальном времени с поддержкой различных источников данных и стилей программирования. Он масштабируемый, универсальный и способен выполнять задачи по обработке обширных наборов данных, обеспечивая основу для машинного обучения больших данных и искусственного интеллекта.

Компоненты Spark 

Экосистема Spark включает в себя комбинацию проприетарных продуктов Spark и различных библиотек, поддерживающих SQL, Python, Java и другие языки, что позволяет интегрировать Spark с несколькими рабочими процессами.

1. Apache Spark Core  API  

Базовый механизм выполнения для платформы Spark. Он обеспечивает вычисления в памяти и ссылки на наборы данных во внешних системах хранения.

2. Spark SQL  

Интерфейс для обработки структурированных и полуструктурированных данных. Он обеспечивает эффективное выполнение запросов к базам данных и позволяет пользователям импортировать реляционные данные, выполнять SQL-запросы и быстро масштабироваться, максимально используя возможности Spark в области обработки и анализа данных, а также оптимизируя производительность.

3. Spark Streaming    

Это позволяет Spark обрабатывать потоковые данные в режиме реального времени, поступающие из различных источников, таких как Kafka, Flume и распределенная файловая система Hadoop (HDFS), и передавать их в файловые системы и базы данных. и живые информационные панели.

4.  MLlib  

Набор алгоритмов машинного обучения (ML) для классификации, регрессии, кластеризации и совместной фильтрации. Он также включает другие инструменты для построения, оценки и настройки конвейеров машинного обучения.

5. GraphX ​​

Библиотека для управления базами данных графов и выполнения вычислений, объединяющих процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL), исследовательский анализ и итеративные вычисления графов.

6. SparkR

Ключевым элементом SparkR являются SparkR DataFrames, структуры данных для обработки данных в R, которые распространяются на другие языки с помощью таких библиотек, как Pandas.

Spark распределяет данные по кластерам хранения и обрабатывает данные одновременно. Spark использует архитектуру мастер/агент, а драйвер взаимодействует с исполнителями. Отношения между драйвером (хозяином) и исполнителями (агентами) определяют функциональность.Spark можно использовать для пакетной обработки и обработки в реальном времени.

Преимущества Spark   

Spark — это универсальное, масштабируемое и быстрое решение, максимально использующее большие данные и существующие платформы данных.

Быстрая обработка  

Spark основан на концепции отказоустойчивого распределенного набора данных (RDD), набора независимых друг от друга элементов, с которыми можно работать параллельно, что экономит время при чтении и записи. операции.

Гибкость  

Код Spark можно писать на Java, Python, R и Scala.

Вычисления в памяти  

Spark хранит данные в ОЗУ, обеспечивая быстрый доступ и увеличивая скорость анализа.

Обработка в режиме реального времени  

Spark может обрабатывать потоковые данные в реальном времени, создавая мгновенные результаты.

Улучшенная аналитика  

Spark поставляется с набором запросов SQL, алгоритмами машинного обучения и другими аналитическими функциями.

Унифицированные рабочие процессы  

Spark может объединять несколько функций и процессов обработки данных в единой структуре, выполняя множество операций последовательно и как часть интегрированного конвейера данных.

Использование для Spark

  • Потоковая обработка для обработки данных, поступающих как часть одновременных потоков из нескольких источников.

  • Машинное обучение, быстрая работа, повторяющиеся запросы к данным, хранящимся в памяти, для обучения алгоритмов.

  • Интерактивная аналитика, получение быстрых результатов на вопросы.

  • Интеграция данных, консолидация процессов ETL для сокращения затрат и времени.

Spark и Snowflake

Платформа Snowflake предназначена для подключения к Spark. Коннектор Snowflake для Spark переносит Snowflake в экосистему Spark, позволяя Spark считывать и записывать данные в Snowflake и из них.

Spark — мощный инструмент для обработки данных.Его богатая экосистема предоставляет убедительные возможности для сложных ETL и машинного обучения. Благодаря глубокой интеграции, обеспечиваемой соединителем, Snowflake может служить полностью управляемой базой данных для всех ваших данных, включая традиционные реляционные данные, JSON, Avro, CSV, XML, машинные данные и т. д. Это делает Snowflake платформой для выбор в любом решении на базе Spark.

Что такое Apache Spark? | Документы Майкрософт

  • Статья
  • 2 минуты на чтение
Полезна ли эта страница?

Пожалуйста, оцените свой опыт

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft. Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Apache Spark — это среда параллельной обработки с открытым исходным кодом, которая поддерживает обработку в памяти для повышения производительности приложений, анализирующих большие данные. Решения для работы с большими данными предназначены для обработки данных, которые слишком велики или сложны для традиционных баз данных.Spark обрабатывает большие объемы данных в памяти, что намного быстрее, чем альтернативы на дисках.

Общие сценарии больших данных

Вы можете рассмотреть архитектуру больших данных, если вам нужно хранить и обрабатывать большие объемы данных, преобразовывать неструктурированные данные или обрабатывать потоковые данные. Spark — это механизм распределенной обработки общего назначения, который можно использовать для нескольких сценариев работы с большими данными.

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL)

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) — это процесс сбора данных из одного или нескольких источников, изменения данных и перемещения данных в новое хранилище данных.Существует несколько способов преобразования данных, в том числе:

  • Фильтрация
  • Сортировка
  • Агрегация
  • Присоединение
  • Очистка
  • Дедупликация
  • Проверка

Обработка потока данных в реальном времени

Потоковые данные или данные в реальном времени — это данные в движении. Телеметрия с устройств Интернета вещей, веб-журналы и потоки посещений — все это примеры потоковой передачи данных. Данные в режиме реального времени могут обрабатываться для предоставления полезной информации, такой как геопространственный анализ, удаленный мониторинг и обнаружение аномалий.Как и в случае с реляционными данными, вы можете фильтровать, агрегировать и подготавливать потоковые данные перед перемещением данных в выходной приемник. Apache Spark поддерживает обработку потоков данных в реальном времени с помощью Spark Streaming.

Пакетная обработка

Пакетная обработка — это обработка больших данных в состоянии покоя. Вы можете фильтровать, агрегировать и подготавливать очень большие наборы данных, используя параллельные длительные задания.

Машинное обучение через MLlib

Машинное обучение используется для сложных аналитических задач.Ваш компьютер может использовать существующие данные для прогнозирования или прогнозирования будущего поведения, результатов и тенденций. Библиотека машинного обучения Apache Spark, MLlib, содержит несколько алгоритмов и утилит машинного обучения.

Обработка графа с помощью GraphX ​​

Граф — это набор узлов, соединенных ребрами. Вы можете использовать графовую базу данных, если у вас есть иерархические данные или данные со взаимосвязанными отношениями. Вы можете обрабатывать эти данные с помощью GraphX ​​API Apache Spark.

SQL и обработка структурированных данных с помощью Spark SQL

Если вы работаете со структурированными (отформатированными) данными, вы можете использовать SQL-запросы в своем приложении Spark с помощью Spark SQL.

Архитектура Apache Spark

Apache Spark состоит из трех основных компонентов: драйвера, исполнителей и диспетчера кластера. Приложения Spark запускаются как независимые наборы процессов в кластере, координируемые программой-драйвером.

Дополнительные сведения см. в разделе Обзор режима кластера.

Драйвер

Драйвер состоит из вашей программы, например консольного приложения C#, и сеанса Spark. Сеанс Spark берет вашу программу и делит ее на более мелкие задачи, которые обрабатываются исполнителями.

Исполнители

Каждый исполнитель или рабочий узел получает задачу от драйвера и выполняет эту задачу. Исполнители находятся на объекте, известном как кластер.

Менеджер кластера

Менеджер кластера связывается как с драйвером, так и с исполнителями:

  • Управление распределением ресурсов
  • Управление программным подразделением
  • Управление выполнением программы

Языковая поддержка

Apache Spark поддерживает следующие языки программирования:

  • Скала
  • Питон
  • Ява
  • SQL
  • Р
  • . NET-языки (C#/F#)

API-интерфейсы Spark

Apache Spark поддерживает следующие API:

Следующие шаги

Узнайте, как использовать Apache Spark в приложении .NET. Благодаря .NET для Apache Spark разработчики с опытом работы с .NET и бизнес-логикой могут писать запросы к большим данным на C# и F#.

Что такое Spark — Учебное пособие по Apache Spark для начинающих

1. Цель — Spark Tutorial

Что такое искра? Почему об этой технологии идет серьезная шумиха? Я надеюсь, что это вводное руководство по Spark поможет ответить на некоторые из этих вопросов.  

Apache Spark — это кластерная вычислительная система с открытым исходным кодом, предоставляющая высокоуровневый API на Java, Scala, Python и R. Она может получать доступ к данным из HDFS, Cassandra, HBase , Hive , Tachyon и любого источника данных Hadoop. . И запустите Standalone, YARN и менеджер кластера Mesos .
Учебное пособие «Что такое Spark» охватывает компоненты экосистемы Spark, видеоруководство по Spark, абстракцию Spark — RDD, преобразование и действия в Spark RDD. Цель этого вводного руководства — предоставить подробный обзор Spark, его историю, архитектуру Spark, модель развертывания и RDD в Spark.

Что такое Spark — Учебное пособие по Apache Spark для начинающих

2. Что такое Spark?

Apache Spark — это молниеносная кластерная вычислительная система общего назначения. Он предоставляет высокоуровневый API. Например, Java , Scala , Python и R . Apache Spark — это инструмент для запуска приложений Spark. Spark в 100 раз быстрее, чем Bigdata Hadoop, и в 10 раз быстрее, чем доступ к данным с диска.
Spark написан на Scala, но предоставляет богатые API на Scala, Java, Python и R.
Он может быть интегрирован с Hadoop и может обрабатывать существующие данные Hadoop HDFS . Следуйте этому руководству, чтобы узнать, как Spark совместим с Hadoop?
Говорят, что изображения стоят тысячи слов. Чтобы помнить об этом, мы также предоставили видеоруководство по Spark для лучшего понимания Apache Spark.

3. История Apache Spark

Apache Spark был представлен в 2009 году в научно-исследовательской лаборатории Калифорнийского университета в Беркли, позже он стал называться AMPLab.Он был открыт в 2010 году под лицензией BSD. В 2013 году spark был передан в дар Apache Software Foundation, где в 2014 году он стал проектом Apache высшего уровня.

4. Почему искра?

После изучения введения в Apache Spark давайте обсудим, почему появился Spark?
В отрасли существует потребность в инструменте кластерных вычислений общего назначения, например:

  • Hadoop MapReduce может выполнять только пакетную обработку.
  • Apache Storm/S4 может выполнять только потоковую обработку.
  • Apache Impala / Apache Tez может выполнять только интерактивную обработку
  • Neo4j / Apache Giraph может выполнять только обработку графа

Следовательно, в отрасли существует большой спрос на мощный механизм, который может обрабатывать данные в режиме реального времени (потоковое), а также в пакетном режиме. Существует потребность в механизме, который может реагировать менее чем за секунду и выполнять обработки в памяти.
Apache Spark Definition говорит, что это мощный механизм с открытым исходным кодом, который обеспечивает потоковую обработку в реальном времени, интерактивную обработку, обработку графов, обработку в памяти, а также пакетную обработку с очень высокой скоростью, простотой использования и стандартным интерфейсом.Это создает разницу между Hadoop и Spark , а также делает огромное сравнение между Spark и Storm .
В этом учебном пособии «Что такое искра» мы обсудили определение искры, историю искры и важность искры. Теперь давайте перейдем к искровым компонентам.

5. Компоненты Apache Spark

Apache Spark обещает более быструю обработку данных и упрощение разработки. Как Spark достигает этого? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте представим экосистему Apache Spark, которая является важной темой введения в Apache Spark и делает Spark быстрым и надежным. Эти компоненты Spark решают проблемы, возникающие при использовании Hadoop MapReduce.

Что такое Spark — компоненты экосистемы Spark

Здесь мы собираемся обсудить компоненты экосистемы Spark один за другим

я. Искровое ядро ​​

Это ядро ​​Spark, которое обеспечивает платформу выполнения для всех приложений Spark. Это универсальная платформа для поддержки широкого спектра приложений.

ii. Искра SQL

Позволяет пользователям выполнять запросы SQL/HQL поверх Spark.Используя Apache Spark SQL, мы можем обрабатывать как структурированные, так и частично структурированные данные. Он также предоставляет механизм для Hive, позволяющий выполнять немодифицированные запросы до 100 раз быстрее в существующих развертываниях. См. Spark SQL Tutorial для подробного изучения.

III. искра потокового

Apache Spark Streaming обеспечивает мощное интерактивное приложение и анализа данных для потоковой передачи данных. Живые потоки преобразуются в микропакеты, которые выполняются поверх ядра Spark.Обратитесь к нашему руководству Spark Streaming для подробного изучения Apache Spark Streaming.

iv. Искра MLlib

Это масштабируемая библиотека машинного обучения , которая обеспечивает как эффективность, так и высококачественный алгоритм. Apache Spark MLlib — один из самых популярных вариантов для Data Scientist благодаря возможности обработки данных в памяти, что значительно повышает производительность итеративного алгоритма.

против Spark GraphX ​​

Apache Spark GraphX ​​ — это механизм вычисления графов, построенный на основе Spark, который позволяет обрабатывать данные графов в масштабе.

в.и. Искра

руб.

Это пакет R , который предоставляет облегченный интерфейс для использования Apache Spark из R. Он позволяет специалистам по данным анализировать большие наборы данных и интерактивно запускать над ними задания из оболочки R. Основная идея SparkR заключалась в изучении различных методов интеграции удобства использования R с масштабируемостью Spark.
См. Руководство по экосистеме Spark для подробного изучения компонентов Spark.

6. Устойчивый распределенный набор данных — RDD

В этом разделе учебного руководства по Apache Spark мы обсудим ключевую абстракцию Spark, известную как RDD.
Устойчивый распределенный набор данных (RDD) — это основная единица данных в Apache Spark, которая представляет собой распределенный набор элементов по узлам кластера и может выполнять параллельные операции. Spark RDD неизменяемы, но могут создавать новые RDD путем преобразования существующих RDD.
Существует три способа создания RDD в Spark:

  • Параллелизованные коллекции — Мы можем создавать параллельные коллекции, вызывая метод parallelize в программе-драйвере.
  • Внешние наборы данных — вызывая метод textFile, можно создавать RDD. Этот метод берет URL-адрес файла и читает его как набор строк.
  • Существующие СДР –  Применяя операцию преобразования к существующим СДР, мы можем создать новые СДР.

Подробное описание Как создать RDD в Spark.
RDD Apache Spark поддерживают два типа операций:

  • Преобразование — Создает новый RDD из существующего. Он передает набор данных в функцию и возвращает новый набор данных.
  • Действие — Действие Spark возвращает окончательный результат в программу-драйвер или записывает его во внешнее хранилище данных.

Перейдите по этой ссылке, чтобы изучить RDD Transformations and Actions API с примерами.

7. Свеча зажигания

Apache Spark предоставляет интерактивную искровую оболочку .  Помогает приложениям Spark легко запускаться из командной строки системы. Используя оболочку Spark, мы можем запускать/тестировать код нашего приложения в интерактивном режиме. Spark может считывать из многих типов источников данных, чтобы иметь доступ и обрабатывать большие объемы данных.

Итак, все это было в учебнике, объясняющем, что такое Spark.Надеюсь, вам понравился наш урок.

8. Заключение. Что такое Spark?

Учебное пособие «Что такое Spark» содержит набор технологий, которые повышают ценность больших данных и позволяют использовать новые варианты использования Spark. Это дает нам единую структуру для создания, управления и реализации требований Spark к обработке больших данных. Видеоруководство по Spark содержит подробную информацию о Spark.
В дополнение к операциям MapReduce можно также реализовывать SQL-запросы и обрабатывать потоковые данные через Spark, что было недостатком Hadoop-1.С помощью Spark разработчики могут разрабатывать функции Spark либо по отдельности, либо в сочетании с методами программирования MapReduce.
См. также

№ по каталогу

Ваши 15 секунд вдохновят нас работать еще усерднее
Пожалуйста, поделитесь своим счастливым опытом на Google | Facebook

Apache Spark: введение, примеры и варианты использования

Впервые я услышал о Spark в конце 2013 года, когда заинтересовался Scala, языком, на котором написан Spark. Некоторое время спустя я сделал забавный проект по науке о данных, пытаясь предсказать выживание на Титанике. Это оказалось отличным способом познакомиться с концепциями и программированием Spark. Я настоятельно рекомендую его всем начинающим разработчикам Spark, которые ищут место для начала работы.

Сегодня Spark используется крупными игроками, такими как Amazon, eBay и Yahoo! Многие организации используют Spark в кластерах с тысячами узлов. Согласно Spark FAQ, самый большой из известных кластеров насчитывает более 8000 узлов.Действительно, Spark — это технология, которую стоит принять к сведению и изучить.

В этой статье представлено введение в Spark, включая варианты использования и примеры. Он содержит информацию с веб-сайта Apache Spark, а также из книги Learning Spark — Lightning-Fast Big Data Analysis.

Что такое Apache Spark? Введение

Spark — это проект Apache, рекламируемый как «молниеносные кластерные вычисления». У него процветающее сообщество разработчиков открытого исходного кода, и на данный момент это самый активный проект Apache.

Spark обеспечивает более быструю и общую платформу обработки данных. Spark позволяет запускать программы до 100 раз быстрее в памяти или в 10 раз быстрее на диске, чем Hadoop. В прошлом году Spark взял верх над Hadoop, завершив конкурс Daytona GraySort на 100 ТБ в 3 раза быстрее на одной десятой от числа машин, а также стал самым быстрым движком с открытым исходным кодом для сортировки петабайт.

Spark также позволяет быстрее писать код, поскольку в вашем распоряжении более 80 высокоуровневых операторов.Чтобы продемонстрировать это, давайте посмотрим на «Hello World!» BigData: пример Word Count. Написанный на Java для MapReduce, он содержит около 50 строк кода, тогда как в Spark (и Scala) вы можете сделать это так просто:

  sparkContext.textFile("hdfs://...")
            .flatMap(строка => line.split(""))
            .map(слово => (слово, 1)).reduceByKey(_ + _)
            .saveAsTextFile("hdfs://...")
  

Еще одним важным аспектом при изучении использования Apache Spark является интерактивная оболочка (REPL), которую он предоставляет в готовом виде. Используя REPL, можно протестировать результат каждой строки кода без предварительного написания кода и выполнения всего задания. Таким образом, путь к рабочему коду становится намного короче, и становится возможным специальный анализ данных.

Дополнительные ключевые функции Spark включают:

  • В настоящее время предоставляет API-интерфейсы на Scala, Java и Python с поддержкой других языков (например, R) в пути
  • Хорошо интегрируется с экосистемой Hadoop и источниками данных (HDFS, Amazon S3, Hive, HBase, Cassandra и т. д.).)
  • Может работать в кластерах, управляемых Hadoop YARN или Apache Mesos, а также может работать автономно

Ядро Spark дополняется набором мощных высокоуровневых библиотек, которые можно беспрепятственно использовать в одном приложении. Эти библиотеки в настоящее время включают SparkSQL, Spark Streaming, MLlib (для машинного обучения) и GraphX, каждая из которых подробно описана в этой статье. В настоящее время также разрабатываются дополнительные библиотеки и расширения Spark.

Искровое ядро ​​

Spark Core — это базовый механизм для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных.Отвечает за:

  • управление памятью и восстановление после сбоев
  • планирование, распределение и мониторинг заданий в кластере
  • взаимодействие с системами хранения

В Spark представлена ​​концепция RDD (Resilient Distributed Dataset), неизменной отказоустойчивой распределенной коллекции объектов, с которыми можно работать параллельно. RDD может содержать объект любого типа и создается путем загрузки внешнего набора данных или распространения коллекции из программы-драйвера.

СДР

поддерживают два типа операций:

  • Преобразования — это операции (такие как сопоставление, фильтрация, объединение, объединение и т. д.), которые выполняются над СДР и создают новый СДР, содержащий результат.
  • Действия — это операции (такие как уменьшение, подсчет, первый и т. д.), которые возвращают значение после выполнения вычисления в СДР.

Преобразования в Spark являются «ленивыми», что означает, что они не вычисляют свои результаты сразу. Вместо этого они просто «запоминают» операцию, которую необходимо выполнить, и набор данных (т.g., файл), над которым должна быть выполнена операция. Преобразования фактически вычисляются только тогда, когда вызывается действие, и результат возвращается в программу-драйвер. Такая конструкция позволяет Spark работать более эффективно. Например, если большой файл был преобразован различными способами и передан первому действию, Spark обработает и вернет результат только для первой строки, а не для всего файла.

По умолчанию каждый преобразованный RDD может пересчитываться каждый раз, когда вы запускаете над ним действие.Однако вы также можете сохранить RDD в памяти, используя метод сохранения или кэширования, и в этом случае Spark сохранит элементы в кластере для более быстрого доступа при следующем запросе.

SparkSQL

SparkSQL — это компонент Spark, который поддерживает запросы данных либо через SQL, либо через язык запросов Hive. Он возник как порт Apache Hive для работы поверх Spark (вместо MapReduce) и теперь интегрирован со стеком Spark. Помимо обеспечения поддержки различных источников данных, он позволяет объединять SQL-запросы с преобразованиями кода, в результате чего получается очень мощный инструмент.Ниже приведен пример запроса, совместимого с Hive:

.
  // sc — это существующий SparkContext.
val sqlContext = новый org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

sqlContext.sql("СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ, ЕСЛИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ src (ключ INT, значение STRING)")
sqlContext.sql("ЗАГРУЗИТЬ ЛОКАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' В ТАБЛИЦУ src")

// Запросы выражены в HiveQL
sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)
  

Поток искры

Spark Streaming поддерживает обработку потоковых данных в режиме реального времени, таких как файлы журналов производственного веб-сервера (например, файлы журналов рабочего веб-сервера). г. Apache Flume и HDFS/S3), социальные сети, такие как Twitter, и различные очереди обмена сообщениями, такие как Kafka. Под капотом Spark Streaming получает входные потоки данных и делит данные на пакеты. Затем они обрабатываются движком Spark и генерируют окончательный поток результатов пакетами, как показано ниже.

Spark Streaming API очень похож на Spark Core, что позволяет программистам легко работать как с пакетными, так и с потоковыми данными.

MLlib

MLlib — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет различные алгоритмы, предназначенные для масштабирования в кластере для классификации, регрессии, кластеризации, совместной фильтрации и т. д. (дополнительную информацию по этой теме см. в статье Toptal о машинном обучении).Некоторые из этих алгоритмов также работают с потоковыми данными, например, линейная регрессия с использованием обычного метода наименьших квадратов или кластеризация k-средних (и многое другое в процессе). Apache Mahout (библиотека машинного обучения для Hadoop) уже отказалась от MapReduce и объединила усилия над Spark MLlib.

ГрафХ

GraphX ​​— это библиотека для управления графами и выполнения граф-параллельных операций. Он предоставляет единый инструмент для ETL, исследовательского анализа и итеративных вычислений графов.Помимо встроенных операций для манипулирования графами, он предоставляет библиотеку общих алгоритмов графов, таких как PageRank.

Как использовать Apache Spark: пример использования обнаружения событий

Теперь, когда мы ответили на вопрос «Что такое Apache Spark?», давайте подумаем, для решения каких проблем или задач его можно использовать наиболее эффективно.

Недавно я наткнулся на статью об эксперименте по обнаружению землетрясения путем анализа потока в Твиттере. Интересно, что было показано, что этот метод, скорее всего, сообщит вам о землетрясении в Японии быстрее, чем Японское метеорологическое агентство. Несмотря на то, что в своей статье они использовали другую технологию, я думаю, что это отличный пример того, как мы можем использовать Spark с упрощенными фрагментами кода и без связующего кода.

Во-первых, нам нужно будет отфильтровать твиты, которые кажутся релевантными, например, «землетрясение» или «тряска». Мы могли бы легко использовать Spark Streaming для этой цели следующим образом:

  TwitterUtils.createStream(...)
            .filter(_.getText.contains("землетрясение") || _.getText.contains("сотрясение"))
  

Затем нам нужно провести некоторый семантический анализ твитов, чтобы определить, относятся ли они к текущему землетрясению.Твиты вроде «Землетрясение!» или «Теперь трясет», например, будут считаться положительными совпадениями, тогда как твиты, такие как «Посещение конференции по землетрясениям» или «Вчерашнее землетрясение было страшным», — нет. Авторы статьи использовали для этой цели машину опорных векторов (SVM). Мы сделаем то же самое здесь, но также можем попробовать потоковую версию. Результирующий пример кода из MLlib будет выглядеть следующим образом:

  // Мы подготовим некоторые данные твитов о землетрясениях и загрузим их в формате LIBSVM.val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "sample_earthquate_tweets.txt")

// Разделить данные на обучающие (60%) и тестовые (40%).
val splits = data.randomSplit (массив (0,6, 0,4), seed = 11L)
val training = расщепление (0).cache()
val test = расщепление (1)

// Запускаем обучающий алгоритм для построения модели
val numIterations = 100
модель val = SVMWithSGD.train (обучение, количество итераций)

// Очистить порог по умолчанию.
модель.clearThreshold()

// Вычислить необработанные баллы по тестовому набору.
val scoreAndLabels = test.map { точка =>
  оценка = модель.предсказать(точка.признаки)
  (оценка, балл.метка)
}

// Получить показатели оценки.
val metrics = новый BinaryClassificationMetrics (scoreAndLabels)
значение auROC = metrics.areaUnderROC()

println("Область под ROC = " + auROC)
  

Если нас устраивает скорость предсказания модели, мы можем перейти к следующему этапу и реагировать всякий раз, когда обнаруживаем землетрясение. Чтобы обнаружить его, нам нужно определенное количество (то есть плотность) положительных твитов в определенном временном окне (как описано в статье). Обратите внимание, что для твитов с включенными службами определения местоположения Twitter мы также извлекли бы местоположение землетрясения.Вооружившись этими знаниями, мы могли бы использовать SparkSQL и запросить существующую таблицу Hive (в которой хранятся пользователи, заинтересованные в получении уведомлений о землетрясениях), чтобы получить их адреса электронной почты и отправить им персонализированное электронное письмо с предупреждением, например:

.
  // sc — это существующий SparkContext.
val sqlContext = новый org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
// sendEmail — пользовательская функция
sqlContext.sql("ОТ землетрясения_предупреждения_пользователей ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию, город, адрес электронной почты")
          .собирать().foreach (отправить электронное письмо)
  

Другие варианты использования Apache Spark

Потенциальные варианты использования Spark, конечно же, выходят далеко за рамки обнаружения землетрясений.

Вот краткий (но далеко не исчерпывающий!) пример других вариантов использования, требующих работы со скоростью, разнообразием и объемом больших данных, для которых так хорошо подходит Spark:

В игровой индустрии обработка и обнаружение шаблонов из потенциального потока внутриигровых событий в реальном времени и возможность немедленно реагировать на них — это возможность, которая может привести к прибыльному бизнесу для таких целей, как удержание игроков, целевая реклама, автонастройка уровня сложности и так далее.

В индустрии электронной коммерции информация о транзакциях в реальном времени может передаваться алгоритму потоковой кластеризации, например k-means, или совместной фильтрации, например ALS. Затем результаты можно было даже объединить с другими неструктурированными источниками данных, такими как комментарии клиентов или обзоры продуктов, и использовать для постоянного улучшения и адаптации рекомендаций с течением времени с учетом новых тенденций.

В сфере финансов или безопасности стек Spark может быть применен к системе обнаружения мошенничества или вторжений или аутентификации на основе рисков.Он может достичь первоклассных результатов, собирая огромное количество архивных журналов, объединяя их с внешними источниками данных, такими как информация об утечках данных и скомпрометированных учетных записях (см., например, https://haveibeenpwned.com/) и информация из соединения/ запрос, такой как IP-геолокация или время.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что Spark помогает упростить сложную и ресурсоемкую задачу обработки больших объемов данных в режиме реального времени или архивных данных, как структурированных, так и неструктурированных, органично интегрируя соответствующие сложные возможности, такие как машинное обучение и графовые алгоритмы.Spark приносит обработку больших данных в массы. Проверьте это!

Что такое Искра | Учебное пособие по Pyspark для начинающих

Обзор

  • Большие данные становятся больше день ото дня, причем беспрецедентными темпами
  • Как вы храните, обрабатываете и используете этот объем данных для машинного обучения? Вот где Spark вступает в игру
  • Узнайте все о том, что такое Spark, как он работает и какие компоненты задействованы

 

Введение

Мы генерируем данные с беспрецедентной скоростью. Честно говоря, я не могу справиться с огромным объемом данных по всему миру! Я уверен, что вы сталкивались с оценками того, сколько данных производится — McKinsey, Gartner, IBM и т. д. предлагают свои собственные цифры.

Вот некоторые ошеломляющие цифры для справки — более 500 миллионов твитов, 90 миллиардов электронных писем, 65 миллионов сообщений WhatsApp отправлено — и все это за один день! 4 петабайта данных генерируется только на Facebook за 24 часа. Это невероятно!

Это, конечно, сопряжено со своими проблемами.Как группа специалистов по обработке и анализу данных собирает такой объем данных? Как вы его обрабатываете и строите на его основе модели машинного обучения? Это волнующие вопросы, если вы специалист по данным или инженер данных.

И здесь на сцену выходит Спарк. Spark написан на Scala и предоставляет API для работы со Scala, JAVA, Python и R. PySpark — это API Python, написанный на Python для поддержки Spark.

Одним из традиционных способов обработки больших данных является использование распределенной среды, такой как Hadoop, но эти среды требуют большого количества операций чтения-записи на жестком диске, что делает их очень дорогими с точки зрения времени и скорости. Вычислительная мощность является серьезным препятствием.

PySpark справляется с этим эффективно и легко для понимания. Итак, в этой статье мы начнем узнавать все об этом. Мы поймем, что такое Spark, как установить его на свой компьютер, а затем углубимся в различные компоненты Spark. Здесь также есть целая куча кода, так что давайте повеселимся!

Вот краткое введение в мир больших данных на случай, если вам понадобится освежить знания. Имейте в виду, что цифры намного превышают то, что там показано, а с момента публикации этой статьи прошло всего 3 года!

 

Содержание

  1. Что такое искра?
  2. Установка Apache Spark на ваш компьютер
  3. Что такое приложения Spark?
  4. Тогда что такое сеанс Spark?
  5. Разделы в Spark
  6. Преобразования
  7. Ленивая оценка в Spark
  8. Типы данных в Spark

 

Что такое искра?

Apache Spark — это платформа распределенных кластерных вычислений с открытым исходным кодом, которая используется для быстрой обработки, запросов и анализа больших данных.

На сегодняшний день это самая эффективная структура обработки данных на предприятиях. Это правда, что стоимость Spark высока, так как он требует много оперативной памяти для вычислений в памяти, но по-прежнему остается горячим фаворитом среди специалистов по данным и инженеров по большим данным. И вы поймете, почему это так, в этой статье.

Организации, которые обычно полагались на фреймворки, подобные Map Reduce, теперь переходят на фреймворк Apache Spark. Spark не только выполняет вычисления в памяти, но и в 100 раз быстрее, чем фреймворки Map Reduce, такие как Hadoop.Spark пользуется большим успехом среди специалистов по данным, поскольку он распределяет и кэширует данные в памяти и помогает им оптимизировать алгоритмы машинного обучения для больших данных.

Я рекомендую посетить официальную страницу Spark здесь для получения более подробной информации. Он имеет обширную документацию и является хорошим справочным руководством по всем вопросам Spark.

 

Установка Apache Spark на ваш компьютер

1. Загрузите Apache Spark

Один из простых способов установить Spark — через pip. Но это не рекомендуемый метод в соответствии с официальной документацией Spark, поскольку пакет Python для Spark не предназначен для замены всех других вариантов использования.

Высока вероятность того, что вы столкнетесь с множеством ошибок даже при реализации базовых функций. Он подходит только для взаимодействия с существующим кластером (будь то автономный Spark, YARN или Mesos).

Итак, первый шаг — загрузить последнюю версию Apache Spark отсюда. Разархивируйте и переместите сжатый файл:

 смола xzvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz
МВ искра-2.4.4-бин-hadoop2.7 искра
sudo mv spark//usr/lib/

 

2.Установите JAVA

Убедитесь, что в вашей системе установлена ​​JAVA. Я настоятельно рекомендую JAVA 8, поскольку известно, что Spark версии 2 имеет проблемы с JAVA 9 и более поздними версиями:

.
 sudo apt установить по умолчанию-jre
sudo apt установить openjdk-8-jdk
 

 

3. Установите инструмент сборки Scala (SBT)

Когда вы работаете над небольшим проектом, который содержит очень мало файлов исходного кода, их проще скомпилировать вручную. Но что, если вы работаете над более крупным проектом, в котором есть сотни файлов исходного кода? В этом случае вам нужно будет использовать инструменты сборки.

SBT, сокращение от Scala Build Tool, управляет вашим проектом Spark, а также зависимостями библиотек, которые вы использовали в своем коде.

Имейте в виду, что вам не нужно устанавливать это, если вы используете PySpark. Но если вы используете JAVA или Scala для создания приложений Spark, вам необходимо установить SBT на свой компьютер. Выполните следующие команды для установки SBT:

 эхо "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian/" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
curl -sL "https://keyserver. ubuntu.com/pks/lookup?op=get&search=0x2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823" | sudo apt-ключ добавить
sudo apt-получить обновление
sudo apt-get установить sbt 

 

4. Настройте SPARK

Затем откройте каталог конфигурации Spark и сделайте копию шаблона среды Spark по умолчанию. Он уже присутствует там как spark-env.sh.template. Откройте это с помощью редактора:

 cd /usr/lib/spark/conf/
cp искра-env.sh.template искра-env.sh
sudo gedit spark-env.sh 

Теперь в файле spark-env.sh добавьте путь JAVA_HOME и назначьте предел памяти SPARK_WORKER_MEMORY . Здесь я назначил его равным 4 ГБ:

.
 ## добавить переменные
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
SPARK_WORKER_MEMORY=4g 

 

5. Установка переменных среды Spark

Откройте и отредактируйте файл bashrc с помощью приведенной ниже команды.Этот файл bashrc представляет собой сценарий, который выполняется всякий раз, когда вы запускаете новый сеанс терминала:

 ## открыть файл bashrc
судо gedit ~/bashrc 

Добавьте в файл следующие переменные среды:

 ## добавить следующие переменные
экспорт JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
экспорт SBT_HOME=/usr/share/sbt/bin/sbt-launch. jar
экспорт SPARK_HOME=/usr/lib/spark
экспорт PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
экспорт PATH=$PATH:$SBT_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
экспортировать PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
экспортировать PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='блокнот'
экспортировать PYSPARK_PYTHON=python3
экспортировать PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$PYTHONPATH 

Теперь создайте файл bashrc .Это перезапустит сеанс терминала с обновленным скриптом:

.
 ## исходный файл bashrc
источник ~/.bashrc 

Теперь введите pyspark в терминал, и он откроет Jupyter в браузере по умолчанию, а контекст Spark (это точка входа в службы Spark) автоматически инициализируется с именем переменной sc :

 

Что такое приложения Spark?

Приложение Spark является экземпляром контекста Spark.Он состоит из процесса-драйвера и набора процессов-исполнителей.

Процесс драйвера отвечает за хранение информации о приложении Spark, реагирование на код, распределение и планирование работы между исполнителями. Процесс драйвера абсолютно необходим — это сердце приложения Spark, в котором хранится вся необходимая информация в течение всего срока службы приложения

Исполнители несут ответственность за фактическое выполнение работы, которую им поручает водитель. Итак, каждый исполнитель отвечает только за две вещи:

  • Выполнение кода, назначенного ему драйвером, и
  • Сообщение о состоянии вычислений на этом исполнителе обратно на узел драйвера

 

Тогда что такое сеанс Spark?

Мы знаем, что процесс драйвера управляет приложением Spark. Процесс драйвера становится доступным для пользователя в виде объекта, называемого сеансом Spark.

Экземпляр сеанса Spark — это способ, с помощью которого Spark выполняет определяемые пользователем манипуляции в кластере.В Scala и Python переменная сеанса Spark доступна как spark при запуске консоли:

.

 

 

 

 

Разделы в Spark

Разделение означает, что полные данные не представлены в одном месте. Он разделен на несколько частей, и эти части размещены на разных узлах.

Если у вас есть один раздел, Spark будет иметь параллелизм только одного, даже если у вас тысячи исполнителей.Кроме того, если у вас много разделов, но только один исполнитель, Spark все равно будет иметь параллелизм только одного, потому что есть только один вычислительный ресурс.

В Spark API нижнего уровня позволяют нам определять количество разделов.

Давайте рассмотрим простой пример, чтобы понять, как разбиение на разделы помогает нам быстрее получать результаты. Мы создадим список из 20 миллионов случайных чисел от 10 до 1000 и будем считать числа больше 200.

Посмотрим, как быстро мы сможем это сделать с одним разделом:

Потребовалось 34.5 мс для фильтрации результатов с одним разделом:

Теперь давайте увеличим количество разделов до 5 и проверим, есть ли улучшения во времени выполнения:

Фильтрация результатов с использованием пяти разделов заняла 11,1 мс:

 

Преобразования в Искре

Структуры данных неизменяемы в Spark. Это означает, что их нельзя изменить после создания. Но если мы не можем изменить его, как мы должны его использовать?

Итак, чтобы внести какие-либо изменения, нам нужно указать Spark, как мы хотели бы изменить наши данные.Эти инструкции называются преобразованиями.

Вспомните пример, который мы видели выше. Мы попросили Spark отфильтровать числа больше 200 — по сути, это был один тип преобразования. В Spark есть два типа преобразований:

  • Узкое преобразование: В узком преобразовании все элементы, необходимые для вычисления результатов одного раздела, находятся в одном разделе родительского СДР. Например, если вы хотите отфильтровать числа меньше 100, вы можете сделать это для каждого раздела отдельно.Преобразованный новый раздел зависит только от одного раздела для расчета результатов

  • Широкое преобразование: В широких преобразованиях все элементы, необходимые для вычисления результатов отдельных разделов, могут находиться более чем в одном разделе родительского СДР. Например, если вы хотите подсчитать количество слов, ваше преобразование зависит от всех разделов, чтобы вычислить окончательный результат
  • .

 

Ленивая оценка

Допустим, у вас есть очень большой файл данных, содержащий миллионы строк.Вам нужно выполнить анализ, выполнив некоторые манипуляции, такие как сопоставление, фильтрация, случайное разделение или даже очень простое сложение или вычитание.

Теперь для больших наборов данных даже простое преобразование потребует выполнения миллионов операций.

Очень важно оптимизировать эти операции при работе с большими данными, и Spark справляется с этим очень творчески. Все, что вам нужно сделать, это сообщить Spark, какие преобразования вы хотите выполнить в наборе данных, и Spark выполнит ряд преобразований.Когда вы запросите результаты у Spark, он найдет лучший путь, выполнит необходимые преобразования и выдаст вам результат.

Теперь давайте рассмотрим пример. У вас есть текстовый файл размером 1 ГБ, и вы создали в нем 10 разделов. Вы также выполнили некоторые преобразования и, в конце концов, попросили посмотреть, как выглядит первая строка. В этом случае Spark прочитает файл только из первого раздела и предоставит вам результаты, поскольку запрошенные вами результаты не требуют чтения всего файла.

Давайте рассмотрим несколько практических примеров, чтобы увидеть, как Spark выполняет ленивые вычисления. На первом этапе мы создали список из 10 миллионов номеров и создали RDD с 3 разделами:

.

 

 

Далее мы выполним очень простое преобразование, например, прибавим 4 к каждому числу. Обратите внимание, что Spark на данный момент не начал никаких преобразований. Он лишь записывает ряд трансформаций в виде RDD Lineage. Вы можете увидеть эту родословную RDD, используя функцию toDebugString :

.

Мы видим, что PythonRDD[1] связан с ParallelCollectionRDD[0] .Теперь давайте добавим еще одно преобразование, чтобы добавить 20 ко всем элементам списка.

Вы можете подумать, что было бы лучше добавить 24 за один шаг, а не делать дополнительный шаг. Но проверьте RDD Lineage после этого шага:

Мы видим, что он автоматически пропустил этот лишний шаг и добавит 24 за один шаг вместо того, как мы это определили. Таким образом, Spark автоматически определяет лучший путь для выполнения любого действия и выполняет преобразования только при необходимости.

Давайте рассмотрим еще один пример, чтобы понять процесс ленивой оценки.

Предположим, у нас есть текстовый файл, и мы создали из него RDD с 4 разделами. Теперь мы определяем некоторые преобразования, такие как преобразование текстовых данных в нижний регистр, нарезка слов, добавление некоторых префиксов к словам и т. д.

Но, в конце концов, когда мы выполняем такое действие, как получение первого элемента преобразованных данных, Spark выполняет преобразования только в первом разделе, поскольку нет необходимости просматривать полные данные для выполнения запрошенного результата:

Здесь мы преобразовали слова в нижний регистр и вырезали первые два символа каждого слова (а затем запросили первое слово).

Что здесь произошло? Мы создали 4 раздела текстового файла. Но по нужному нам результату не требовалось читать и выполнять преобразования на всех разделах, поэтому Spark только это и делал.

Что делать, если мы хотим подсчитать уникальные слова? Затем нам нужно прочитать все разделы, что и делает Spark:

 

 

Типы данных в Spark MLlib

MLlib — это масштабируемая библиотека машинного обучения Spark.Он состоит из общих алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, уменьшение размерности, и некоторых утилит для выполнения основных статистических операций с данными.

В этой статье мы рассмотрим некоторые типы данных, предоставляемые MLlib. В следующих статьях мы рассмотрим такие темы, как извлечение признаков и построение конвейеров машинного обучения.

 

Локальный вектор

MLlib поддерживает два типа локальных векторов: плотные и разреженные.Разреженные векторы используются, когда большинство чисел равны нулю. Чтобы создать разреженный вектор, вам необходимо указать длину вектора — индексы ненулевых значений, которые должны быть строго возрастающими и ненулевыми значениями.

 

Маркированный наконечник

Labeled Point — это локальный вектор, каждому вектору которого назначена метка. Вы, должно быть, решили контролируемые задачи, где у вас есть цель, соответствующая некоторым функциям. Точка метки точно такая же, когда вы предоставляете вектор в виде набора функций и связанной с ним метки.

 

Локальная матрица

Локальные матрицы хранятся на одной машине. MLlib поддерживает как плотные, так и разреженные матрицы. В разреженной матрице ненулевые значения элементов хранятся в формате сжатого разреженного столбца (CSC) в порядке возрастания столбцов.

 

Распределенная матрица

Распределенные матрицы хранятся в одном или нескольких RDD. Очень важно правильно выбрать формат распределенных матриц. На данный момент реализовано четыре типа распределенных матриц:

  • Матрица строк
    • Каждая строка является локальным вектором.Вы можете хранить строки в нескольких разделах
    • Такие алгоритмы, как Random Forest, могут быть реализованы с использованием матрицы строк, поскольку алгоритм делит строки для создания нескольких деревьев. Результат одного дерева не зависит от других деревьев. Таким образом, мы можем использовать распределенную архитектуру и выполнять параллельную обработку для таких алгоритмов, как Random Forest для больших данных
    • .
  • Индексированная матрица строк
    • Это похоже на матрицу строк, где строки хранятся в нескольких разделах, но в упорядоченном порядке.Каждой строке присваивается значение индекса. Он используется в алгоритмах, где важен порядок, например данные временных рядов
    • .
    • Может быть создан из RDD IndexedRow
  • Координатная матрица
    • Матрица координат может быть создана из RDD MatrixEntry
    • Мы используем Координатную матрицу только тогда, когда оба размера матрицы велики
  • Блочная матрица
    • В блочной матрице мы можем хранить разные подматрицы большой матрицы на разных машинах
    • Нам нужно указать размеры блока.