Le didacticiel Apache Spark fournit des concepts de base et avancés de Spark. Notre tutoriel Spark est conçu pour les débutants et les professionnels.

Spark est un moteur d'analyse unifié pour le traitement de données à grande échelle comprenant des modules intégrés pour SQL, le streaming, l'apprentissage automatique et le traitement de graphiques.

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Notre didacticiel Spark comprend tous les sujets relatifs à l'introduction d'Apache Spark avec Spark, à l'installation de Spark, à l'architecture Spark, aux composants Spark, au RDD, aux exemples Spark en temps réel, etc.

Qu’est-ce que Spark ?

Apache Spark est un framework informatique de cluster open source. Son objectif principal est de gérer les données générées en temps réel.

Spark a été construit sur Hadoop MapReduce. Il a été optimisé pour fonctionner en mémoire alors que des approches alternatives telles que MapReduce de Hadoop écrivent des données vers et depuis les disques durs des ordinateurs. Ainsi, Spark traite les données beaucoup plus rapidement que les autres alternatives.

Histoire d'Apache Spark

Le Spark a été lancé par Matei Zaharia à l'AMPLab de l'UC Berkeley en 2009. Il a été open source en 2010 sous une licence BSD.

En 2013, le projet a été acquis par Apache Software Foundation. En 2014, Spark est devenu un projet Apache de premier niveau.

Caractéristiques d'Apache Spark

Rapide- Il offre des performances élevées pour les données par lots et en streaming, en utilisant un planificateur DAG de pointe, un optimiseur de requêtes et un moteur d'exécution physique.Facile à utiliser- Il facilite l'écriture de l'application en Java, Scala, Python, R et SQL. Il met également à disposition plus de 80 opérateurs de haut niveau.Généralité- Il fournit une collection de bibliothèques comprenant SQL et DataFrames, MLlib pour l'apprentissage automatique, GraphX ​​et Spark Streaming.Poids léger- Il s'agit d'un moteur d'analyse unifié léger utilisé pour le traitement de données à grande échelle.Fonctionne partout- Il peut facilement fonctionner sur Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, de manière autonome ou dans le cloud.

Utilisation de Spark

Intégration de données:Les données générées par les systèmes ne sont pas suffisamment cohérentes pour être combinées à des fins d'analyse. Pour extraire des données cohérentes des systèmes, nous pouvons utiliser des processus tels que l'extraction, la transformation et le chargement (ETL). Spark est utilisé pour réduire le coût et le temps requis pour ce processus ETL.Traitement du flux :Il est toujours difficile de gérer les données générées en temps réel telles que les fichiers journaux. Spark est suffisamment capable d’exploiter des flux de données et refuse les opérations potentiellement frauduleuses.Apprentissage automatique :Les approches d’apprentissage automatique deviennent plus réalisables et de plus en plus précises grâce à l’augmentation du volume de données. Comme Spark est capable de stocker des données en mémoire et d’exécuter rapidement des requêtes répétées, il facilite le travail sur les algorithmes d’apprentissage automatique.Analyses interactives :Spark est capable de générer la réponse rapidement. Ainsi, au lieu d’exécuter des requêtes prédéfinies, nous pouvons gérer les données de manière interactive.

Prérequis

Avant d'apprendre Spark, vous devez avoir une connaissance de base de Hadoop.

Public

Notre tutoriel Spark est conçu pour aider les débutants et les professionnels.

Problèmes

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