La tecnología Apache Spark consiste en un motor de analíticas. El cual es capaz de procesar datos a escala masiva, integrando módulos para entornos de SQL, servicios de streaming, Machine Learning y para el procesamiento de grafos. De igual manera, este motor puede ejecutarse por sí solo o como complemente de Apache Hadoop y Apache Mesos. Así como también, puede ejecutarse en Kubernetes y en otras fuentes de datos primarios.
Apache Spark y Apache Hadoop están entre los mejores sistemas distribuidos del mercado. Además, los dos son proyectos de la misma compañía, parecidos y que se utilizan combinados en la mayoría de los casos. Por un lado, Spark consiste en una arquitectura de procesamiento de memoria, la cual es bastante flexible. Mientras que Hadoop se usa cuando las operaciones de procesamiento necesitan del uso intensivo de discos, siguiendo los enfoques creados por MapReduce.
Componentes de Apache Spark
Como todo sistema de procesamiento de datos mediante algoritmos de Machine Learning, el ecosistema de Apache Spark está compuesto por elementos que permiten una computación rápida. Además, está organizada en clústeres. Facilitando la extracción y organización de los datos desde sus fuentes. A continuación, verás cómo está constituido este ecosistema.
1. Apache Spark Core
Consiste en un motor distribuido que se usa para el procesamiento de datos. En este motor están asentadas las bibliotecas asociadas a SQL, bibliotecas de Machine Learning, streaming y procesamiento de grafos. Estas bibliotecas las puedes utilizar separadas o combinadas en múltiples aplicaciones. Además, el Spark Core es la verdadera base de los proyectos, ya que hace fácil el envío de tareas distribuidas. Así como también, facilita las tareas de programación y algunas funciones básicas de entrada y salida.
2. Apache Spark SQL
Este componente perite el uso de datos estructurados. Igualmente, ofrece una metodología habitual para el acceso a diversas fuentes de datos. Gracias al Módulo Spark SQL, pues hacer consultas de datos estructurados de programas basados en Spark a través de SQL. Asimismo, puedes hacer consultas SQL a través de la API de DataFrame, al final, son dos soluciones cómodas para los usuarios.
3. Spark Streaming
Este módulo de Apache Spark hace sencilla el desarrollo de soluciones de servicios de streaming. Además, posibilita que estos servicios sean escalables y aumenta su tolerancia a fallos. Igualmente, incorpora la interfaz de programación de aplicaciones integrada a lenguajes basados en Spark concernientes al procesamiento eficiente de streaming. Por ello, puedes desarrollar tareas de este tipo, de igual manera como se desarrollan las tareas por lotes.
Este componente admite Python, Scala y Java. Asimismo, incluye la semántica propia de estos lenguajes de programación de una vez. Al mismo tiempo que reconoce el estado del programa cuando está listo para compilarse y ejecutarse.
4. MLlib
Se trata de una biblioteca totalmente escalable basada en algoritmos de Machine Learning de Apache Spark. Dispone de diversas herramientas que hacen del Machine Learning una práctica sencilla de realizar. Además, hace que esta tecnología sea altamente escalable. Dispone también de diversos algoritmos de aprendizaje de uso general, tales como: agrupación en clústeres, algoritmos de regresión, algoritmos de recomendación y de clasificación.
El flujo de trabajo y otras características vienen incluidas, tales como la creación de flujos de procesamiento de Machine Learning, apreciación de modelos, álgebra lineal distribuida y una serie de métodos de estadística.
5.- GraphX
Es el componente de Apache Spark para computación en paralelo de grafos. Se trata de una interfaz de programación de aplicaciones flexible y versátil. La cual puede funcionar con grafos y con agrupaciones propiamente dichas. De tal modo que puede unificar en un solo sistema, procesos de extracción, transformación y carga, conocidos como procesos ETL. Además, integra análisis exploratorios y computación de grafos iterativa.
Apache Spark en las organizaciones
Las compañías están utilizando Apache Spark para simplificar tareas complejas, desde el punto de vista de la computación. Estas tareas consisten en el procesamiento y análisis de Big Data o volúmenes colosales de datos almacenados en tiempo real. Además, permite el procesamiento de dichos datos tanto estructurados, como no estructurados. Igualmente, los científicos de datos pueden disponer de mejores experiencias con bases analíticas y con Machine Learning utilizando Spark con GPU.
Esto debido a que ofrece infinitas posibilidades para el procesamiento de cantidades más y más grandes de datos en corto tiempo. Doblando la rapidez de procesamiento. Si lo integran con un lenguaje de programación en el que son expertos desarrolladores, agilizarán procesos de una manera considerable.
Con Apache Spark puedes ejecutar cargas de trabajo mucho más rápido que con software y tecnologías semejantes, como MapReduce y Hadoop. De igual manera, podrás observar el alto rendimiento que ofrece el procesamiento de datos por lotes y de streaming. Todo ello gracias a un programador de grafos de última generación. Así como también, dispones de un optimizador de consultas SQL y un motor de ejecución físico.
¿Qué ventajas ofrece?
No sería una tecnología aceptada entre los científicos de datos y desarrolladores de software si no vieran virtudes y ventajas competitivas en diversas áreas. Así, las ventajas podrían enumerarse de la siguiente forma:
- Rapidez en los procesos.
- Facilidad de utilización.
- Uso general de múltiples bibliotecas.
- Frameworks de código abierto que facilitan la innovación.
Si actualizas tus estudios a través del Máster en Data Science, estarás descubriendo nuevas tecnologías para convertirte en un verdadero científico de datos especializado. Por esta razón, los conocimientos que te brinda este programa de estudios se enfocan en las tecnologías que debes manejar en el ámbito de la ciencia de los datos.