آپاچی اسپارک

آنچه در این صفحه می خوانید:

آپاچی اسپارک چیست؟

آپاچی اسپارک یک فریمورک محاسبات توزیع شده همه منظوره اوپن سورس است. اسپارک واسط برای برنامه نویسی کل توزیع ها با موازی سازی داده ها و تلرانس را فراهم می کند. ابتدا در دانشگاه کالیفرنیا، AMPLab برکلی توسعه یافته، بانک کد Spark بعداً به بنیاد نرم افزار آپاچی اهدا شد، که از آن زمان تاکنون نیز ادامه دارد. در ابتدا Spark به ما یک فریمورک جامع و یکپارچه برای مدیریت نیازهای پردازش کلان داده با مجموعه های متنوع و مختلف داده (داده های متنی، نمودار داده ها و غیره) و نیز منبع داده را ارائه می دهد. Spark این امکان را فراهم می کند تا سریعا برنامه های کاربردی را در جاوا، اسکالا یا پایتون بنویسید. این فریمورک دارای بیش از 80 اپراتور سطح بالا است. شما می توانید آن را به صورت تعاملی برای پرس و جوی داده های درون پوسته استفاده کنید. علاوه بر نقشه و کاهش عملیات، از کوئری های اس کیو ال، جریان داده ها، یادگیری ماشینی و پردازش داده های گرافیکی پشتیبانی می کند.

معماری آپاچی اسپارک

آپاچی اسپارک به عنوان پایه معماری خود، مجموعه داده های توزیع شده انعطاف پذیر (RDD)، یک مجموعه داده فقط خواندنی از داده های توزیع شده در یک توزیع از کلاستر ماشین ها، که به شکل تلرانس حفظ می شود را قرار داده است. API Dataframe به عنوان یک انتزاع در بالای RDD و پس از آن API Dataset منتشر می شود. در Spark 1.x ،RDD رابط برنامه نویسی اصلی برنامه (API) است، اما با استفاده از Spark 2.x از Dataset ،API حتی اگر RDI API کم ارزش نباشد، مورد تشویق قرار می گیرد. فناوری RDD هنوز زیر مجموعه API Dataset است.

اسپارک و RDD های آن در سال 2012 در پاسخ به محدودیت های موجود در پارادایم محاسبات توزیع شده MapReduce توسعه داده شده است، که یک ساختار داده خطی خاص dataaflow را در برنامه های توزیع شده وادار می کند که برنامه های MapReduce داده های ورودی را از دیسک بخوانند، تابع را در سراسر داده ها تبدیل به نقشه کند، نتایج نقشه را کاهش دهد و سطح ذخیره سازی روی دیسک را کاهش دهد. عملکرد RDD های Spark به عنوان یک مجموعه کاری برای برنامه های توزیع شده است که یک شکل محدود از حافظه مشترک توزیع شده را ارائه می دهد.

اسپارک اجرای هر دو الگوریتم تکراری را تسهیل می کند، که چندین بار از داده های خود بازدید می کنند و به صورت حلقه ای و تجزیه و تحلیل داده های تعاملی / اکتشافی، یعنی پرس و جو از داده های پایگاه داده تکرار می شوند. تأخیر چنین برنامه هایی ممکن است در مقایسه با اجرای Apache Hadoop MapReduce توسط تعداد درخواست زیاد کاهش یابد. در میان کلاس الگوریتم های تکرار شونده، الگوریتم های آموزش برای سیستم های یادگیری ماشینی هستند که انگیزه اولیه برای توسعه آپاچی اسپارک را تشکیل می دهند.

Apache Spark به یک مدیر توزیع و یک سیستم ذخیره سازی توزیع شده نیاز دارد. برای مدیریت توزیع، Spark از standalone (توزیع نیتیو Spark، که در آن می توانید یک توزیع را بصورت دستی راه اندازی کنید یا از اسکریپت های ارائه شده بوسیله نصب پکیج استفاده کنید) پشتیبانی می کند. همچنین می توان این daemon ها را برای تست در یک دستگاه اجرا کرد. Hadoop YARN ،Apache Mesos یا Kubernetes. برای ذخیره سازی توزیع شده، Spark می تواند با طیف گسترده ای از جمله Alluxio ،Hadoop Distributed File System (HDFS) ،MapR File System (MapR-FS) ،Cassandra ،OpenStack Swift ،Amazon S3 ،Kudu ،Lustre file system رابط کند. یک راه حل سفارشی قابل اجرا است. اسپارک همچنین از یک حالت شبه محلی توزیع شده پشتیبانی می کند، که معمولاً فقط برای اهداف توسعه یا آزمایش مورد استفاده قرار می گیرد، جایی که ذخیره سازی توزیع شده مورد نیاز نیست و به جای آن می توان از سیستم فایل محلی استفاده کرد. در چنین سناریویی، Spark بر روی یک دستگاه واحد با یک مجری در هر هسته پردازنده اجرا می شود.

ویژگی های آپاچی اسپارک

سرعت

با استفاده از محاسبات درون حافظه و بهینه سازی های دیگر، Spark می تواند 100 برابر سریعتر از Hadoop برای پردازش داده های در مقیاس بزرگ باشد. اسپارک همچنین سریع است وقتی داده ها روی دیسک ذخیره می شوند و در حال حاضر رکورد جهانی برای مرتب سازی بر روی دیسک در مقیاس بزرگ را در اختیار دارد.

راحتی در استفاده

اسپارک دارای API های با کاربردی آسان برای کار با مجموعه داده های بزرگ است. این شامل مجموعه ای از بیش از 100 اپراتور برای تبدیل داده ها و API های قاب داده های آشنا برای دستکاری داده های نیمه ساختار یافته است.

موتور یکپارچه

اسپارک با کتابخانه های سطح بالا پکیج شده، از جمله پشتیبانی از SQL، جریان داده ها، یادگیری ماشین و پردازش نمودار. این کتابخانه های استاندارد بهره وری توسعه دهنده را افزایش می دهد و می تواند به صورت یکپارچه برای ایجاد جریان های کاری پیچیده ترکیب شود.

از دیگر ویژگی های اسپارک می توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • بهینه سازی مراحل جریان پردازش داده ها
  • ذخیره سازی زیاد داده در حافظه
  • پشتیبانی از نقشه و کاهش عملکرد
  • بهینه سازی نمودارهای اپراتور دلخواه
  • ارائه ی API های مختصر و سازگار در Scala ،Java و Python
  • ارائه ی پوسته تعاملی برای Scala و Python

Spark با زبان برنامه نویسی Scala نوشته شده است و در محیط ماشین مجازی جاوا (JVM) اجرا می شود. در حال حاضر از زبان های زیر برای توسعه برنامه های کاربردی پشتیبانی می کند:

اکوسیستم اسپارک

اکوسیستم اسپارک یک مجموعه جامع از ابزارها، فناوری‌ ها و منابع مرتبط با سیستم‌ های پردازش و تحلیل کلان داده (Big Data) است. این اکوسیستم توسط شرکت Databricks توسعه داده شده و برای پردازش و تحلیل کلان داده با استفاده از تکنولوژی‌ های متنوع مانند پایتون، اسکالا و SQL مناسب است. به طور کلی، اکوسیستم اسپارک از اجزای مختلفی تشکیل شده است که به همراه یکدیگر کار می‌ کنند تا به تجزیه و تحلیل دقیق‌ تر و سریع‌ تر داده‌ کمک کنند.

به غیر از Spark Core API، کتابخانه های اضافی وجود دارند که بخشی از اکوسیستم Spark هستند و قابلیت های اضافی در زمینه تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و حوزه های یادگیری ماشینی را فراهم می کند.

  • Spark Streaming
  • Spark SQL
  • Spark MLlib
  • Spark GraphX
  • BlinkDB
  • Tachyon

Apache Spark Core (هسته اسپارک): این بخش مسئولیت‌ های اصلی اجرای کدها و مدیریت ترتیب وظایف را در اسپارک دارد.

Spark SQL: این ابزار امکان کوئری و تحلیل داده‌ ها با استفاده از SQL را فراهم می‌ کند.

Spark Streaming:این بخش به پردازش داده‌ های جریانی (Streaming Data) می‌ پردازد و امکان تحلیل لحظه‌ ای داده‌ ها را فراهم می‌ کند.

Spark MLlib: این کتابخانه برای انجام وظایف یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌ ها با الگوریتم‌ های متنوع طراحی شده است.

Spark GraphX: این ابزار برای پردازش و تحلیل داده‌ های گرافی (Graph Data) مورد استفاده قرار می‌ گیرد.

SparkR: این بخش به تجزیه و تحلیل داده‌ ها با استفاده از زبان برنامه‌ نویسی R می‌ پردازد.

Databricks: این یک پلتفرم مدیریتی برای اسپارک است که امکان همکاری و مدیریت پروژه‌ های تحلیل داده را بهبود می‌ بخشد.

اکوسیستم اسپارک با استفاده از پردازش موازی و توزیع‌ شده، قابلیت‌ های فراوانی در پردازش و تحلیل کلان داده را فراهم می‌ کند و برای صنایع مختلف مانند تجارت الکترونیک، اطلاعات جغرافیایی، بهداشت و سلامت، مالی و غیره مورد استفاده قرار می‌ گیرد.

مقایسه آپاچی اسپارک با هدوپ

شایان ذکر است که آپاچی اسپارک در مقابل آپاچی هدوپ کمی اشتباه است. Spark را این روزها در بیشتر توزیع های Hadoop مشاهده خواهید کرد. اما به دلیل دو مزیت بزرگ، Spark هنگام پردازش داده های بزرگ، سبقت را به الگوی MapReduce قدیمی که Hadoop را برجسته کرده است، به فریمورک انتخاب شده تبدیل کرده است.

اولین مزیت سرعت است. موتور داده حافظه Spark به این معنی است که می تواند در مواقع خاص، به ویژه در مقایسه با کارهای چند مرحله ای که نیاز به نوشتن حالت برای برگشت به دیسک بین مراحل دارند، انجام وظایف تا صد برابر سریعتر از MapReduce را انجام دهد. حتی مشاغل Apache Spark که در آن داده ها کاملاً در حافظه موجود نیستند، تقریباً 10 برابر سریعتر از همتای MapReduce خود هستند. مزیت دوم Spark API سازگار با توسعه دهنده است. با توجه به سرعت عمل Spark مهم است، می توان ادعا كرد كه دوست بودن با Spark API از اهمیت بیشتری برخوردار است.

آپاچی اسپارک و پایتون

PySpark مدل برنامه نویسی Spark را در اختیار پایتون قرار می دهد. PySpark به Python 2.6 یا بالاتر نیاز دارد. برنامه های PySpark با استفاده از یک مترجم استاندارد CPython به منظور پشتیبانی از ماژول های Python که از پسوند C استفاده می کنند، اجرا می شوند. به طور پیش فرض، PySpark به پایتون نیاز دارد تا در سیستم PATH موجود باشد و از آن برای اجرای برنامه ها استفاده کند. با تنظیم متغیر محیط PYSPARK_PYTHON در conf / spark-env.sh (یا cmd. در ویندوز) ممکن است یک Python جایگزین قابل اجرا باشد.

تمام وابستگی های کتابخانه PySpark، از جمله Py4J، با PySpark همراه شده و به طور خودکار وارد می شوند. برنامه های مستقل PySpark باید با استفاده از اسکریپت bin / pyspark، که به طور خودکار محیط جاوا و پایتون را با استفاده از تنظیمات conf / spark-env.sh یا cmd. پیکربندی می کند، انجام شود.

چند تفاوت اساسی بین API های پایتون و Scala وجود دارد:

  • پایتون به صورت پویا تایپ می شود، بنابراین RDD ها می توانند اشیاء از انواع مختلف را در خود نگه دارند.
  • PySpark هنوز چند تماس API مانند پرونده های جستجو و ورودی را غیر از متن پشتیبانی نمی کند، اگرچه این نسخه ها در نسخه های آینده اضافه می شوند.

پیش نیازهای یادگیری آپاچی اسپارک

برای یادگیری آپاچی اسپارک، می‌ توانید با توجه به پیش‌ نیازهای زیر آمادگی لازم را ایجاد کنید:

برنامه‌ نویسی و تجربه برنامه‌ نویسی

آشنایی با یک یا چند زبان برنامه‌ نویسی مانند پایتون، جاوا، اسکالا یا R می‌ تواند به شما در یادگیری آپاچی اسپارک کمک کند. اگر قبلاً تجربه برنامه‌ نویسی دارید، یادگیری اسپارک برای شما آسان‌ تر خواهد بود.

آشنایی با مفاهیم پردازش و تحلیل کلان داده

آپاچی اسپارک به منظور پردازش کلان داده طراحی شده است. آشنایی با مفاهیم مرتبط با کلان داده مانند توزیع‌ سازی، پردازش موازی و مبانی داده‌ کاوی می‌ تواند در یادگیری این ابزار مفید باشد.

مفاهیم پایگاه‌داده

مفاهیم پایگاه‌داده مانند جداول، رکوردها، کوئری‌ ها و نحوه عملکرد پایگاه‌ داده‌ ها نیز در یادگیری اسپارک مهم هستند.

محاسبات توزیع‌ شده

آپاچی اسپارک بر پایه معماری توزیع‌ شده کار می‌کند. آشنایی با اصول محاسبات توزیع‌ شده و مفاهیم مرتبط با آن به شما در درک بهتر روش کار اسپارک کمک خواهد کرد.

سیستم‌ عامل و محیط توسعه

آپاچی اسپارک را می‌ توانید روی اکثر سیستم‌ عامل‌ ها نصب و اجرا کنید. آشنایی با مفاهیم مرتبط با نصب و پیکربندی نرم‌ افزارها و محیط توسعه مانند IDE (محیط توسعه یکپارچه) به شما در آغاز کار با اسپارک کمک می‌ کند.

در نهایت، اسپارک یک ابزار قدرتمند و چندجانبه است که با توجه به پیش‌ نیازها و تمرین مداوم، می‌ توانید به صورت موثر از آن استفاده کنید.

آموزش آپاچی اسپارک

دوره‌های آموزشی آنلاین: بسیاری از وب‌ سایت‌ ها و پلتفرم‌ های آموزشی مانند Udemy ،Coursera و LinkedIn Learning دوره‌ های آموزشی آنلاین در مورد آپاچی اسپارک ارائه می‌ دهند. این دوره‌ ها به صورت ویدئوهای آموزشی و محتوای تئوری مفیدی را ارائه می‌ کنند.

کتب و مقالات: کتب مختلفی در مورد آپاچی اسپارک به زبان‌ های مختلف نوشته شده‌ اند. این کتب می‌ توانند به عنوان منبع مرجع برای یادگیری عمیق‌ تر از اسپارک مفید باشند. همچنین، مقالات علمی در مورد مفاهیم و کاربردهای اسپارک نیز می‌ توانند به شما در درک بهتر این ابزار کمک کنند.

ویدئوهای آموزشی آنلاین: برخی از منابع آموزشی آنلاین و وب‌ سایت‌ ها ویدئو های آموزشی را برای یادگیری آپاچی اسپارک ارائه می‌ دهند. این ویدئو ها می‌ توانند نمونه‌ های عملی و تمرینات را به شما نشان دهند.

مستندها و منابع رسمی: مستند ها و منابع رسمی آپاچی اسپارک می‌ توانند به شما در فهم بهتر اجزای مختلف این ابزار کمک کنند. مستندها معمولاً شامل توضیحات فنی و نحوه استفاده از دستورات و توابع اسپارک هستند.

پروژه‌ های عملی: ایجاد پروژه‌ های عملی با استفاده از آپاچی اسپارک می‌ تواند به شما در یادگیری عملی و تجربی این ابزار کمک کند. می‌ توانید داده‌ های خود را بارگیری کنید و تحلیل‌ ها و محاسبات مختلف را با استفاده از اسپارک انجام دهید.

همچنین، اهمیت دارد که تمرین مداوم داشته باشید و با استفاده از منابع مختلف تجربه‌ های گوناگونی را در یادگیری آپاچی اسپارک کسب کنید.

نظرتون درباره این نوشته چیه؟ عالیه بد نیست خوب نبود