En el mundo del Big Data, Spark es una potente herramienta de procesamiento distribuido de open source capaz de procesar grandes volúmenes de datos. Fue desarrollado en Apache Software Foundation y entre sus principales características tiene la visualización de datos, el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) y el uso de las estructuras de datos en memoria llamadas RDD (datos distribuidos resilientes).
En el mundo del Big Data, Spark es una potente herramienta de procesamiento distribuido de open source capaz de procesar grandes volúmenes de datos. Fue desarrollado en Apache Software Foundation y entre sus principales características tiene la visualización de datos, el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) y el uso de las estructuras de datos en memoria llamadas RDD (datos distribuidos resilientes).
A su vez, es un motor unificado que proporciona computación en memoria, lo que significa que puede procesar big data rápidamente, además, admite cálculos por lotes y de transmisión, una ventaja que le permite adaptarlo a diferentes casos de uso.
Spark también proporciona una API en más de 20 lenguajes de programación, que facilita su utilización e integración desde diferentes entornos.
¿Para qué sirve Spark en el procesamiento de datos?
Desde sus comienzos en AMPLab en UC Berkeley en 2009, Apache Spark se ha convertido en uno de los marcos de procesamiento distribuido de big data clave en el mundo.
La aplicación de Apache Spark utiliza dos componentes principales: un Controlador, que se encarga de convertir el código del usuario en diferentes tareas que se distribuyen entre los nodos de trabajo, y un Ejecutor, que se permite la ejecución en esos nodos y hacen que se accionen las tareas asignadas a ellos. Para mediar entre ambos componentes, es necesario un clúster. Spark puede ejecutarse a modo de clúster independiente, para ello se puede usar un componente externo o utilizar la herramienta que incorpora Spark y una máquina virtual Java en cada máquina de su clúster.
Esta aplicación proporciona una API en Java, Scala, Python y R, así como también bibliotecas que brindan funcionalidad de nivel superior, como los algoritmos de machine learning.
Ha sido diseñado para procesar datos en una amplia variedad de formatos, incluidos datos de transmisión, archivos de datos estáticos o tablas de bases de datos dinámicas.
Spark se creó para abordar las limitaciones de MapReduce, procesando en memoria, reduciendo la cantidad de pasos en un trabajo y reutilizando datos en múltiples operaciones paralelas. Con Spark, solo se necesita un paso donde los datos se leen en la memoria, se realizan las operaciones y los resultados se vuelven a escribir, lo que da como resultado una ejecución mucho más rápida.
También reutiliza los datos mediante el uso de un caché en memoria para acelerar en gran medida los algoritmos de aprendizaje automático que llaman repetidamente a una función en el mismo conjunto de datos.
Los 4 componentes de Apache Spark
Spark SQL: Brinda soporte nativo para SQL a Spark y agiliza el proceso de consulta de datos almacenados tanto en RDD (conjuntos de datos distribuidos de Spark) como en fuentes externas.
Spark Streaming: Es una extensión de la API central de Spark que permite a los ingenieros y científicos de datos procesar datos en tiempo real de varias fuentes
MLlib – Machine Learning Library: Es una biblioteca de aprendizaje automático escalable que consta de utilidades y algoritmos de aprendizaje comunes, que incluyen clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, entre otras características.
GraphX: Es un sistema de procesamiento de gráficos distribuidos.
Ventajas del uso de Spark en el Big Data
Spark tiene varias ventajas sobre otras soluciones de big data. Es una herramienta muy dinámica y admite la computación en memoria de RDD. Proporciona una provisión de reutilización, tolerancia a fallas, procesamiento de flujo en tiempo real y mucho más.
El motor de análisis incluye numerosas bibliotecas de alto nivel que admiten consultas SQL, transmisión de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. Estas bibliotecas estándar permiten que los desarrolladores sean más productivos. Se pueden combinar fácilmente en la misma aplicación para crear flujos de trabajo complejos.
Por último, Spark ofrece un alto rendimiento para datos por lotes y de transmisión con un programador DAG, un optimizador de consultas y un motor de ejecución física.
Todos los beneficios de Spark permiten evolucionar en términos en el uso y análisis de los datos, promoviendo una transformación empresarial optimizada, eficiente y rentable para la empresa.
Algunas empresas que usan de Spark
Alibaba, ejecuta algunos de los trabajos de Spark para analizar cientos de petabytes de datos en su plataforma de comercio electrónico. Gracias a ello es capaz de personalizar la experiencia de usuario, prever la intención de compra o cosas como identificar las tendencias de mercado.
MyFitnessPal lo usa para limpiar los datos ingresados por los usuarios con el objetivo final de identificar alimentos de alta calidad. Con Spark, MyFitnessPal ha podido escanear los datos de calorías de los alimentos de unos 80 millones de usuarios.
Netflix también usa Spark para el procesamiento de transmisiones en tiempo real para brindar recomendaciones a sus clientes. Los dispositivos de transmisión en Netflix envían eventos que capturan todas las actividades de los miembros y juegan un papel vital en la personalización. Procesa 450 mil millones de eventos por día.
Uber recopila terabytes de datos de eventos de sus usuarios móviles. Al utilizar Kafka, Spark Streaming y HDFS para crear una canalización ETL continua, Uber puede convertir datos de eventos no estructurados sin procesar en datos estructurados a medida que se recopilan y luego usarlos para análisis más complejos.
Apache Spark ha experimentado un enorme crecimiento en los últimos años, convirtiéndose en el motor del Big Data y machine learning más efectivo en las empresas.
Tal ha sido su crecimiento que Apache Spark es capaz de integrarse perfectamente con plataformas como la de Google Cloud, que ofrece una amplia variedad de servicios de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube para crear soluciones personalizadas para cada necesidad empresarial. Con la combinación de ambas herramientas, es posible procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente en entornos escalables y altamente disponibles.
En Incentro somos conscientes que con la explosión masiva del Big Data y el aumento exponencial de la velocidad del poder computacional, herramientas como Apache Spark y otros motores de análisis de Big Data pronto serán indispensables para los científicos de datos y se convertirán rápidamente en el estándar de la industria para realizar análisis de Big Data y resolver problemas comerciales complejos. Si no sabes por dónde comenzar, pregúntanos y te ayudamos.
