Big Data

Tại sao bạn nên sử dụng Apache Spark cho Data Analytics

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển, Apache Spark đã khẳng định mình là một công cụ phân tích nguồn mở hàng đầu. Spark bao gồm các thành phần cho truy vấn SQL, học máy, đồ thị và xử lý luồng. Hướng dẫn này cung cấp một số thông tin cơ bản về Spark và giải thích nhiều ưu điểm và trường hợp sử dụng của nó.

Apache Spark là gì?

Spark là một công cụ phân tích thống nhất để xử lý dữ liệu phân tán và mở rộng quy mô cao. Bộ tính năng phong phú và hiệu suất cao của nó đã cho phép nó trở thành một trong những khuôn khổ dữ liệu lớn hàng đầu. Spark cũng đóng vai trò ngày càng trung tâm trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo.

Ghi chú: Trong hướng dẫn này, các thuật ngữ “Apache Spark” và “Spark” được sử dụng thay thế cho nhau.

Spark là một ứng dụng nguồn mở ban đầu được phát triển tại cơ sở Berkeley của Đại học California và sau đó được tặng cho Apache. Apache tiếp tục duy trì, tinh chỉnh và nâng cao ứng dụng. Spark sử dụng trình quản lý cụm và lưu trữ phân tán, nhưng không thể thực hiện quản lý tệp phân tán. Do đó, trên một cụm, nó yêu cầu một hệ thống quản lý tệp như Hadoop, Kubernetes hoặc Apache Mesos. Đối với mục đích thử nghiệm hoặc phát triển, nó cũng có thể chạy trên một hệ thống duy nhất. Tuy nhiên, nó được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ theo cách song song, vì vậy nó hầu như luôn chạy trên một số lượng lớn máy chủ. Một cụm Spark có thể hoạt động trên đám mây hoặc trên máy chủ vật lý.

Spark sử dụng phương pháp tiếp cận driver-executor. Các nhà phát triển cung cấp một chương trình driver chứa một chuỗi các hoạt động cấp cao. Sau đó, công cụ Spark Core phân tích chương trình và xác định các tác vụ cần chạy. Nó phân phối các tác vụ này cho các quy trình executor đang chạy trên cụm. Các executor trả về dữ liệu gia tăng cho công cụ, công cụ này sẽ tổng hợp các kết quả.

Spark có thể được sử dụng bất cứ khi nào có một lượng lớn dữ liệu để phân tích và chuyển đổi. Nó được đóng gói với một số công cụ mạnh mẽ, mở rộng đáng kể phạm vi của nó. Các trường hợp sử dụng chính của Spark bao gồm kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và học máy. Nó được sử dụng phổ biến nhất trong các ngành bán lẻ, sản xuất, tài chính, công nghệ, trò chơi và truyền thông.

Apache Spark hoạt động như thế nào?

Trọng tâm của Spark là công cụ Spark Core . Thành phần ứng dụng này phân phối các tác vụ và cung cấp hỗ trợ cho nhiều công cụ Spark khác nhau. Trách nhiệm của Spark Core bao gồm quản lý bộ nhớ, lập lịch công việc, truy cập lưu trữ, giám sát hiệu suất và các hoạt động đầu vào/đầu ra. Spark Core được truy cập thông qua các API có sẵn cho Java, Scala, Python hoặc R. Đối với API Python, cả NumPy và Pandas đều được hỗ trợ. Hỗ trợ của bên thứ ba có sẵn cho một số ngôn ngữ khác.

Spark được tổ chức xung quanh khái niệm về một tập dữ liệu phân tán có khả năng phục hồi (RDD). RDD là một tập hợp dữ liệu chỉ đọc có khả năng chịu lỗi, còn được gọi là multiset . Nó có thể được phân phối trên một cụm và được xử lý song song. RDD thường được tạo từ dữ liệu trong bộ lưu trữ ngoài, chẳng hạn như Hadoop hoặc hệ thống tệp được chia sẻ hoặc từ một tệp. Tuy nhiên, một RDD hiện có có thể được chuyển đổi thành một RDD mới thông qua các phép biến đổi dữ liệu. Để tăng hiệu quả, tất cả các hoạt động phân tích đều hoạt động trên RDD thay vì dữ liệu gốc. Spark Core triển khai khả năng chịu lỗi, theo dõi tất cả các hoạt động và tái tạo dữ liệu trong trường hợp có lỗi.

Spark chuyển đổi các hướng dẫn trong chương trình trình điều khiển của người dùng thành Đồ thị không có chu trình có hướng (DAG). Trong DAG, một nút biểu diễn một RDD, trong khi mỗi cạnh biểu thị một thao tác trên dữ liệu. Spark sử dụng đồ thị này để xây dựng một thuật toán lập lịch được tối ưu hóa và phân phối các tác vụ cấp thấp hơn cho các quy trình thực thi đang chạy trên các nút cụm.

DataFrame tạo thành một lớp trừu tượng cao hơn trên đối tượng RDD. Nó sắp xếp RDD thành một loạt các cột, tương tự như bảng cơ sở dữ liệu. Kết quả là một tập hợp các đối tượng có thể được lưu trữ trong bộ nhớ và được sử dụng lại trong toàn bộ chương trình. DataFrame cũng có thể được lấy từ các tệp dữ liệu có cấu trúc và các cơ sở dữ liệu khác.

Spark sử dụng một số kỹ thuật khác nhau để nâng cao hiệu suất của nó. Các biến được chia sẻ cho phép truy cập vào các biến trên các tác vụ song song. Chúng cho phép sử dụng các thuật toán lặp để tuần hoàn qua cùng một dữ liệu. Spark sử dụng thành phần Catalyst để tối ưu hóa các truy vấn để có tốc độ tốt hơn và độ trễ thấp hơn. Nó phân tích truy vấn và biên dịch lại thành mã byte Java. Catalyst hoạt động với tất cả các công cụ Spark, nhưng đặc biệt hữu ích cho các truy vấn SQL và xử lý luồng.

Có thể tải Spark từ trang tải xuống Spark . Nó yêu cầu Java Virtual Machine (JVM) và hoạt động tốt nhất với Hadoop. Tuy nhiên, nhiều công ty hiện sử dụng Kubernetes để quản lý Spark. Để giúp người dùng bắt đầu, Spark cung cấp một số Ví dụ , bao gồm thuật toán đếm từ và tìm kiếm văn bản. Các đoạn mã này có thể được sử dụng làm mẫu cho các chương trình khác.

Ưu điểm của Apache Spark

Apache Spark được đánh giá cao vì hiệu suất cao và bộ tính năng phong phú. Một số ưu điểm và điểm nổi bật của nó bao gồm:

  • Truy cập miễn phí và mã nguồn mở : Apache Spark được sử dụng miễn phí và mã nguồn được công khai.
  • Hiệu suất/Tốc độ : Spark rất nhanh, với độ trễ thấp. Công cụ SQL có tính năng lưu trữ theo cột được tối ưu hóa để có kết quả truy vấn nhanh hơn. Spark sử dụng lại dữ liệu từ các phép tính trước đó trong các bước tiếp theo để giảm nhu cầu tính toán. Nó thực hiện các chuyển đổi khoa học dữ liệu quan trọng nhanh hơn nhiều lần so với các đối thủ cạnh tranh.
  • Khả năng mở rộng : Spark có khả năng mở rộng cao. Một cụm có thể phát triển để bao gồm hàng nghìn nút và xử lý trên một petabyte dữ liệu.
  • Quản lý bộ nhớ : Spark lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ để có kết quả nhanh hơn với độ trễ thấp hơn. Nhưng nó cũng hoạt động trên các tập dữ liệu rất lớn không thể vừa với bộ nhớ. Trong trường hợp này, nó sử dụng lưu trữ đĩa và tính toán lại trong quá trình xử lý. Spark xác định phương pháp tiếp cận tốt nhất cho tập dữ liệu và dung lượng hệ thống đã cho.
  • Hỗ trợ cụm : Spark được tối ưu hóa để chạy trên cụm. Chế độ triển khai độc lập chỉ yêu cầu thời gian chạy Java. Tuy nhiên, các trình quản lý cụm như Hadoop YARN cho phép triển khai nhanh hơn và quản lý dễ dàng hơn. Spark cũng có thể chạy cục bộ trên một phiên bản duy nhất thông qua việc sử dụng các luồng song song.
  • Dễ sử dụng : Spark bao gồm các API được xác định rõ ràng, ổn định và đơn giản. Bộ sưu tập các toán tử cấp cao của nó làm giảm độ phức tạp, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng và triển khai các ứng dụng và đường ống mạnh mẽ. Nhiều công việc chỉ cần một vài hướng dẫn. Trong một số trường hợp, một lệnh duy nhất có thể đọc dữ liệu, tính toán kết quả và hiển thị đầu ra.
  • Tái sử dụng mã : Spark có thiết kế theo dạng mô-đun, giúp dễ dàng tái sử dụng cùng một quy trình trong nhiều chương trình và tác vụ khác nhau.
  • Hỗ trợ ngôn ngữ : Spark cung cấp API cho nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến, bao gồm Java, Scala, Python và R. Nó không yêu cầu bất kỳ sửa đổi hoặc thư viện bổ sung nào. Ví dụ, nó hoạt động tốt với triển khai Python chuẩn và các thư viện phổ biến như NumPy.
  • Advanced Tools : Spark bao gồm đầy đủ các công cụ hữu ích. Các thành phần này cũng bao gồm các thư viện mở rộng chứa các thuật toán thiết yếu nhất cho miền. Spark bao gồm các công cụ tích hợp sau:
    • Spark SQL cho các truy vấn.
    • MLlib dành cho máy học.
    • GraphX ​​để xử lý đồ thị.
    • Truyền phát có cấu trúc để xử lý luồng theo từng bước.
  • Khả năng chịu lỗi : Spark ổn định, linh hoạt và có thể xử lý dữ liệu bị lỗi. Nó bao gồm xử lý lỗi giữa truy vấn và quản lý đầu vào không mong muốn một cách khéo léo.
  • Xử lý theo đợt : Spark có thể chia dữ liệu thành các nhánh để xử lý hiệu quả hơn. Nó tích hợp tính song song của dữ liệu vào cấu trúc dữ liệu của nó. Các nhà phát triển có thể tạo một công việc để chạy trên các hệ thống song song mà không cần lo lắng về việc phân phối các tác vụ hoặc quản lý tài nguyên. Spark Engine xử lý việc lập lịch và phân phối tác vụ.
  • Sử dụng rộng rãi : Spark có nhiều người dùng và cộng tác viên. Trên thực tế, phần lớn các công ty Fortune 500 đều sử dụng nó. Hỗ trợ có sẵn thông qua diễn đàn, tài nguyên trực tuyến và tài liệu đào tạo.

Công cụ Apache Spark là gì?

Spark chứa một số công cụ tích hợp sẵn và mỗi công cụ bổ sung một khả năng khác nhau cho Spark, mở rộng phạm vi của nó. Các công cụ được tích hợp hoàn toàn vào Spark và sử dụng cùng một API Spark. Bộ công cụ chính bao gồm:

  • Spark SQL : Đây là công cụ Spark quan trọng và được sử dụng rộng rãi nhất. Spark SQL chấp nhận các truy vấn ANSI SQL chuẩn và chạy chúng trên dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Nó có thể thẩm vấn Spark DataFrames hoặc các định dạng tệp phổ biến như JSON. Spark SQL có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và hoạt động tốt khi kết hợp với bảng điều khiển của công ty và các truy vấn tùy ý. API cho phép các lập trình viên tích hợp các truy vấn SQL tương tác vào chương trình của họ. Hiệu suất của Spark SQL tương đương hoặc thậm chí tốt hơn hầu hết các ứng dụng kho dữ liệu.
  • Structured Streaming : Tính năng này thay thế công cụ Spark Streaming cũ hơn. Nó xử lý luồng dữ liệu, cho phép phân tích theo thời gian thực. Spark Structured Streaming có thể chấp nhận dữ liệu từ nhiều ứng dụng và ở nhiều định dạng. Luồng có thể được xử lý như bảng và bảng có thể được xử lý như luồng. Structured Streaming loại bỏ sự phức tạp cơ bản và được xây dựng trên công cụ Spark SQL. Điều này cho phép người dùng xây dựng các đường ống phát trực tuyến bằng cùng các API như phần còn lại của Spark. Spark thậm chí còn cung cấp các công cụ để di chuyển các tác vụ hàng loạt sang các tác vụ phát trực tuyến.
  • MLlib : MLlib là thư viện học máy Spark để trích xuất, xử lý và chuyển đổi dữ liệu. Nó có thể xử lý dữ liệu lưu trú trên hàng nghìn máy. MLlib có thể được sử dụng với Java, Scala, R hoặc Python, nơi nó tương tác với NumPy. Nó sử dụng tính toán lặp, cho phép hiệu suất cao và cho phép các thuật toán phức tạp và hữu ích hơn. Các thuật toán MLlib hỗ trợ phân loại, hồi quy, cây quyết định, bình phương tối thiểu xen kẽ, phân cụm, mô hình chủ đề, lọc, v.v. Nó cũng có thể chạy các quy trình công việc để chuyển đổi tập dữ liệu, xây dựng đường ống, đánh giá mô hình, điều chỉnh tham số và tính bền bỉ. Nó được thiết kế để sử dụng với nguồn dữ liệu Hadoop, chẳng hạn như HDFS và có thể tích hợp với các quy trình công việc Hadoop. Để biết thêm thông tin về công cụ phức tạp này, hãy xem phần giới thiệu thư viện MLlib .
  • GraphX : Thành phần này, hiện có sẵn dưới dạng phiên bản beta, chuyên về đồ thị, bộ sưu tập và tính toán song song đồ thị. Nó cho phép người dùng chuyển đổi và nối đồ thị và tạo các thuật toán tùy chỉnh. Thư viện GraphX ​​bao gồm các thói quen để xếp hạng trang, truyền nhãn, các thành phần được kết nối mạnh, đếm tam giác và phân tích giá trị kỳ dị. Nó cân bằng hiệu suất tốt với tính linh hoạt, mạnh mẽ và dễ sử dụng.

Apache Spark cũng hỗ trợ một số lượng lớn các thư viện, tiện ích bổ sung và tiện ích mở rộng của bên thứ ba. Các phụ kiện này cung cấp các ràng buộc ngôn ngữ bổ sung hoặc các thuật toán chuyên biệt cho các ứng dụng bao gồm phân tích web, giải trình tự bộ gen và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Một số dự án này là mã nguồn mở trong khi một số khác có sẵn trên thị trường. Xem Danh sách các dự án Spark của bên thứ ba để biết thêm thông tin.

Các vấn đề tiềm ẩn và nhược điểm

Spark cực kỳ mạnh mẽ và hữu ích, nhưng không phải là lựa chọn tốt nhất cho mọi tình huống. Một nhược điểm là Spark không cung cấp hệ thống quản lý tệp riêng. Spark yêu cầu một hệ thống tệp dùng chung để chạy trên một cụm gồm nhiều máy. Điều này đòi hỏi cơ sở hạ tầng và công việc tích hợp bổ sung. May mắn thay, Spark tương thích với Hadoop và có thể sử dụng bất kỳ định dạng đầu vào nào được hỗ trợ. Hầu hết người dùng vận hành hai ứng dụng cùng nhau, nhưng có các giải pháp bổ sung, chẳng hạn như Kubernetes. Tuy nhiên, một số giải pháp nhất định có thể tạo ra một số lượng lớn các tệp dữ liệu tạm thời nhỏ. Điều này làm tăng chi phí siêu dữ liệu và làm giảm hiệu suất.

Không giống như một số chương trình khác, Spark không tự động tối ưu hóa mã trình điều khiển do người dùng cung cấp. Các lập trình viên chịu trách nhiệm viết các chương trình tự tối ưu hóa hiệu quả. Spark cũng không thực sự phù hợp để sử dụng đồng thời nhiều người dùng.

Bộ dữ liệu Spark RDD chỉ đọc, cũng như bất kỳ cấu trúc dữ liệu nào được tạo từ dữ liệu. Điều này khiến Spark trở thành lựa chọn kém cho bất kỳ ứng dụng nào yêu cầu cập nhật theo thời gian thực.

Phần kết luận

Apache Spark là một công cụ phân tích mạnh mẽ, hỗ trợ truy vấn SQL, học máy, phân tích luồng và xử lý đồ thị. Spark rất hiệu quả, với hiệu suất nhanh và độ trễ thấp, nhờ thiết kế được tối ưu hóa. Spark có thể chạy trên các cụm lớn gồm hàng nghìn nút và quản lý một petabyte dữ liệu, nhưng nó yêu cầu một hệ thống quản lý tệp riêng. Để biết thêm thông tin về Spark, hãy xem Tài liệu Apache Spark .

Thông tin thêm

Bạn có thể muốn tham khảo các nguồn sau để biết thêm thông tin về chủ đề này. Mặc dù chúng tôi cung cấp với hy vọng rằng chúng sẽ hữu ích, nhưng xin lưu ý rằng chúng tôi không thể đảm bảo tính chính xác hoặc tính kịp thời của các tài liệu được lưu trữ bên ngoài.

Nguồn : https://www.linode.com/docs/guides/why-use-apache-spark/