Contente
- O que é o Apache Spark?
- Por que o Spark é tão importante sobre o Hadoop
- O que são recursos exclusivos do Sparks?
- Por que o Spark não substitui o Hadoop
- O que as empresas pensam sobre Spark e Hadoop
- Implementações práticas
- Conclusão
Fonte: Snake3d / Dreamstime.com
Leve embora:
O Apache Spark é uma ferramenta de código-fonte aberto para o processamento de big data que está surgindo no Hadoop (e de alguma forma ultrapassando).
O Apache Hadoop é a base para aplicativos de big data há muito tempo e é considerada a plataforma de dados básica para todas as ofertas relacionadas a big data. No entanto, o banco de dados e a computação na memória estão ganhando popularidade devido ao desempenho e aos resultados mais rápidos. O Apache Spark é uma nova estrutura que utiliza recursos na memória para fornecer processamento rápido (quase 100 vezes mais rápido que o Hadoop). Portanto, o produto Spark está sendo cada vez mais utilizado em um mundo de big data, e principalmente para um processamento mais rápido.
O que é o Apache Spark?
O Apache Spark é uma estrutura de código aberto para o processamento de grandes volumes de dados (big data) com velocidade e simplicidade. É adequado para aplicativos de análise baseados em big data. O Spark pode ser usado com um ambiente Hadoop, independente ou na nuvem. Foi desenvolvido na Universidade da Califórnia e, posteriormente, oferecido à Apache Software Foundation. Portanto, ele pertence à comunidade de código aberto e pode ser muito econômico, o que permite que desenvolvedores amadores trabalhem com facilidade. (Para saber mais sobre o código aberto do Hadoops, consulte Qual é a influência do código aberto no ecossistema Apache Hadoop?)
O principal objetivo do Spark é oferecer aos desenvolvedores uma estrutura de aplicativos que funciona em torno de uma estrutura de dados centralizada. O Spark também é extremamente poderoso e tem a capacidade inata de processar rapidamente grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo, oferecendo assim um desempenho extremamente bom.Isso torna muito mais rápido do que o que se diz ser seu concorrente mais próximo, o Hadoop.
Por que o Spark é tão importante sobre o Hadoop
Sabe-se sempre que o Apache Spark supera o Hadoop em vários recursos, o que provavelmente explica por que continua sendo tão importante. Uma das principais razões para isso seria considerar sua velocidade de processamento. De fato, como já foi dito acima, o Spark oferece processamento 100 vezes mais rápido que o MapReduce do Hadoop para a mesma quantidade de dados. Ele também usa significativamente menos recursos em comparação com o Hadoop, tornando-o econômico.
Outro aspecto importante em que o Spark tem vantagem é em termos de compatibilidade com um gerenciador de recursos. Sabe-se que o Apache Spark é executado com o Hadoop, assim como o MapReduce, no entanto, o último atualmente é compatível apenas com o Hadoop. Quanto ao Apache Spark, no entanto, ele pode trabalhar com outros gerenciadores de recursos, como YARN ou Mesos. Os cientistas de dados costumam citar isso como uma das maiores áreas em que o Spark realmente supera o Hadoop.
Quando se trata de facilidade de uso, o Spark novamente é muito melhor que o Hadoop. O Spark possui APIs para diversas linguagens como Scala, Java e Python, além de ter o Spark SQL. É relativamente simples escrever funções definidas pelo usuário. Também possui um modo interativo para executar comandos. O Hadoop, por outro lado, é escrito em Java e ganhou a reputação de ser bastante difícil de programar, embora tenha ferramentas que auxiliam no processo. (Para saber mais sobre o Spark, consulte Como o Apache Spark ajuda no rápido desenvolvimento de aplicativos.)
O que são recursos exclusivos do Sparks?
O Apache Spark possui alguns recursos exclusivos que realmente o distinguem de muitos de seus concorrentes no ramo de processamento de dados. Alguns destes foram descritos brevemente abaixo.
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
O Spark também possui uma capacidade inata de carregar as informações necessárias em seu núcleo com a ajuda de seus algoritmos de aprendizado de máquina. Isso permite que seja extremamente rápido.
O Apache Spark vem com a capacidade de processar gráficos ou mesmo informações de natureza gráfica, permitindo assim uma análise fácil com muita precisão.
O Apache Spark possui o MLib, que é uma estrutura destinada ao aprendizado de máquina estruturado. Também é predominantemente mais rápido na implementação do que o Hadoop. O MLib também é capaz de resolver vários problemas, como leitura estatística, amostragem de dados e teste de premissa, para citar alguns.
Por que o Spark não substitui o Hadoop
Apesar do fato de o Spark ter vários aspectos em que ele supera o Hadoop, ainda existem várias razões pelas quais ele ainda não pode substituir o Hadoop.
Primeiro, o Hadoop simplesmente oferece um conjunto maior de ferramentas quando comparado ao Spark. Também possui diversas práticas reconhecidas no setor. O Apache Spark, no entanto, ainda é relativamente jovem no domínio e precisará de algum tempo para se equiparar ao Hadoop.
O MapReduce do Hadoop também estabeleceu certos padrões do setor quando se trata de executar operações completas. Por outro lado, ainda se acredita que o Spark não esteja totalmente pronto para operar com total confiabilidade. Muitas vezes, as organizações que usam o Spark precisam ajustá-lo para prepará-lo para o conjunto de requisitos.
O MapReduce do Hadoop, já existe há mais tempo que o Spark, também é mais fácil de configurar. Esse não é o caso do Spark, considerando que ele oferece uma plataforma totalmente nova que realmente não testou patches difíceis.
O que as empresas pensam sobre Spark e Hadoop
Muitas empresas já começaram a usar o Spark para suas necessidades de processamento de dados, mas a história não termina aí. Certamente possui vários aspectos fortes que a tornam uma incrível plataforma de processamento de dados. No entanto, ele também vem com seu quinhão de desvantagens que precisam ser corrigidas.
É uma noção do setor que o Apache Spark chegou para ficar e é possivelmente o futuro para as necessidades de processamento de dados. No entanto, ele ainda precisa passar por muito trabalho de desenvolvimento e polimento, o que permitirá aproveitar verdadeiramente seu potencial.
Implementações práticas
O Apache Spark foi e ainda está sendo empregado por várias empresas que atendem aos seus requisitos de processamento de dados. Uma das implementações mais bem-sucedidas foi realizada pelo Shopify, que procurava selecionar lojas qualificadas para colaborações de negócios. No entanto, seu data warehouse continuava expirando quando queria entender os produtos que seus clientes estavam vendendo. Com a ajuda do Spark, a empresa conseguiu processar vários milhões de registros de dados e, em seguida, 67 milhões de registros em poucos minutos. Também determinou quais lojas eram elegíveis.
Utilizando o Spark, o Pinterest é capaz de identificar tendências em desenvolvimento e, em seguida, usa-o para entender o comportamento dos usuários. Isso permite ainda mais valor na comunidade do Pinterest. O Spark também está sendo usado pelo TripAdvisor, um dos maiores sites de informações de viagens do mundo, para acelerar suas recomendações aos visitantes.
Conclusão
Não se pode duvidar da proeza do Apache Spark, mesmo no momento, e do conjunto exclusivo de recursos que ele traz para a mesa. Seu poder de processamento e velocidade, juntamente com sua compatibilidade, definem o tom para várias coisas que virão no futuro. No entanto, ele também tem várias áreas em que precisa melhorar, para realmente realizar todo o seu potencial. Embora o Hadoop ainda seja o regra no momento, o Apache Spark tem um futuro brilhante pela frente e é considerado por muitos como a plataforma futura para os requisitos de processamento de dados.