Spark é um poderoso framework desenvolvido no AMPLab e posteriormente repassado para a Apache Software Foundation.
Ele foi desenvolvido com o objetivo de aumentar o processo de computação do Hadoop. Essa era uma importante ferramenta que resolvia alguns grandes problemas da computação e que dominou o mercado de Big Data por anos.
Como algumas questões não poderiam ser resolvidas pelo Hadoop, várias novas ferramentas foram criadas. Uma delas foi o framework Apache Spark.
Agora, o Spark é utilizado por milhares de empresas que precisam lidar com dados muito grandes ou complexos para os bancos tradicionais.
Quer conhecer melhor essa ferramenta tão importante para os processos de TI de uma corporação? Descobrir para que serve o Spark no Big Data? Então, continue a leitura!
O que é Spark?
O Apache Spark, ou simplesmente Spark, é um mecanismo de análise unificada para código aberto em computação distribuída. Sua principal função é o processamento de dados em grande escala (Big Data) com módulos integrados para SQL, streaming, machine learning e processamento de gráficos.
Esse mecanismo multilíngue é capaz de executar projetos em engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina de nó único. É, portanto, uma ferramenta simples, rápida, escalável e unificada.
Os principais elementos do Spark são:
- dados em lote;
- análise SQL;
- ciência de dados em escala;
- aprendizado de máquina.
Além disso, o mecanismo do Spark no Big Data se integra às estruturas selecionadas pela empresa, ajudando na escala de milhares de máquinas.
Para que serve o Spark?
Utilizado por empresas que desejam aumentar a produtividade do desenvolvedor e criar fluxos de trabalho complexos, o Spark é uma ferramenta cheia de benefícios.
Com sua estrutura de processamento paralelo em software livre, ele dá suporte ao processamento na memória, aprimorando, assim, o desempenho de aplicativos que analisam Big Data.
Este atua com o propósito de processar grandes conjuntos de dados de forma simultânea e distribuída.
Desse modo, o Spark serve para facilitar o desenvolvimento de aplicações de processamento de grandes volumes de dados.
Outra vantagem é que algoritmos iterativos de machine learning são facilmente implementados por meio do software. Além disso, ao utilizá-lo, os usuários podem se conectar a qualquer fonte de dados e apresentá-la como tabelas para uso em SQL.
Quais linguagens o Apache Spark suporta?
O Spark é um conjunto de bibliotecas que podem ser programadas com algumas linguagens de programação. Estas são:
- Java;
- Python;
- Scala;
- SQL;
- R;
- Linguagens .NET (C#/F#).
Apesar do Spark ser utilizado na linguagem Python e Java, que contam com milhões de desenvolvedores, o Scala é melhor projetado para trabalhar com o Apache Spark. Isso ocorre porque o recurso oferece uma maior redução no número de linhas de código ao desenvolver uma aplicação.
Quem pode utilizar o Spark?
Com o crescente número de tecnologias surgindo a todo momento, é sempre interessante estar informado quanto aos benefícios de cada uma.
O Spark, por exemplo, é um tipo de estrutura muito buscada por empresas que têm um grande número de dados. A rotina atual dessas gera uma grande quantidade de informações e, por isso, é primordial conseguir fornecer e analisar dados em tempo real.
Para se ter uma ideia, alguns desses negócios acumulam um banco de dados tão vasto que sua capacidade de armazenamento chega aos terabytes.
Potências mundiais como Uber, Netflix, Yahoo e eBay, por exemplo, fazem uso deste tipo de ferramenta. Nesses casos, o Spark é usado com a finalidade de processar coletivamente múltiplos petabytes de dados em clusters de mais de 8.000 nós.
Mas, não precisa estar entre as gigantes para recorrer a este mecanismo de análise. Qualquer empresa empenhada em se adequar à transformação digital e que almeja velocidade de coleta de dados pode se beneficiar do Spark com o Big Data.
Além disso, graças ao suporte do Spark em diferentes linguagens de desenvolvimento, a sua utilização pode ser facilmente adotada por todo o time de dados. Por exemplo:
- engenheiro de dados: para o processo de extração, transformação e carga dos dados;
- cientista de dados: pode aplicar modelos de machine learning por meio das bibliotecas MLlib ou GraphX (que falaremos mais a seguir);
- analista de dados: relatórios e insights interessantes podem ser gerados pelo SparkSQL sobre o volume de dados da empresa.
< Veja mais: Ciência de Dados vs. Engenharia de dados: entenda a diferença / >
Quais as vantagens do Apache Spark?
A empresa que optar por usar o Spark vai ter em mãos uma ótima ferramenta de simplificação de tarefas.
Mas, não é só isso. São inúmeras as vantagens de se implementar o Apache Spark e, a seguir, separamos os principais benefícios da ferramenta.
- Integração: agrega recursos complexos e relevantes, como machine learning e algoritmos de gráfico, por exemplo;
- Velocidade: atinge alto desempenho para dados tornando-se, assim, um otimizador de consulta e um ótimo mecanismo de execução;
- Facilidade: a ferramenta conta com mais de 80 operadores de alto nível que possibilitam a criação de apps paralelos;
- Ampla biblioteca: as opções são de nível superior e possuem suporte para consultas SQL, streaming de dados e aprendizado de máquina, por exemplo;
- Inovações do framework de código aberto: o sistema é apoiado por comunidades globais unidas. Assim, novas ideias surgem a todo momento, permitindo um desenvolvimento constante da plataforma.
Como funciona o Apache Spark na prática?
Como já falamos, o Apache Spark é um framework de execução que tem um conjunto de instruções escritas por um desenvolvedor com propriedades atraentes para a manipulação de dados.
No mecanismo, todas as operações são executadas em memória RAM em um conceito conhecido como Resilient Distributed Dataset (RDD).
Vamos detalhar, a seguir, alguns destes facilitadores. Confira!
Machine Learning
Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um sistema que utiliza algoritmos para analisar uma grande quantidade de dados.
A máquina é capaz de modificar seu comportamento autonomamente, tendo como base a sua própria experiência. Ou seja, ela faz análises estatísticas por meio do reconhecimento de padrões dessa amostra e, com isso, consegue tomar uma decisão baseada em previsões.
O Machine Learning é comumente usado para problemas analíticos avançados. No Spark, as tarefas relacionadas a esta área estão incluídas no Directed Acyclic Graph (DAG). Isto é, um grafo direcionado.
Assim, não existem loops e o caminho de processamento é sempre bem definido.
Data Science em escala
Data Science é uma área do conhecimento que estuda informações, processos e realiza a análise de dados. Por ser um framework com amplo suporte a diferentes estratégias, o Apache Spark consegue processar diferentes tipos de Data Science.
Desse modo, ele fornece uma ajuda especializada para cientistas de dados, pois permite uma análise de dados interativa. Ou seja, como vimos, Apache Spark suporta linguagens como Python, Scala, SQL, etc.
Por meio destas e outras ferramentas, o cientista de dados consegue realizar estudos aprofundados e assim, apontar tendências, comportamentos e possíveis acontecimentos.
SQL Analytics
SQL é a linguagem padrão universal usada na ciência de dados para operar os bancos de SGBDs. Assim, os cientistas que têm experiência em trabalhar com análises de dados relacionais e SQL encontrarão a familiaridade com as tabelas do Spark DataFrame.
O Spark permite realizar várias transformações utilizando linhas e colunas, além de permitir realizar operações de agregação de janelas.
Streaming de dados
Dados em streaming, em resumo, é um agrupamento de registros e informações geradas a partir de fontes como sensores, tráfego de servidores e pesquisas online.
O Spark Streaming facilita a criação de fluxos de processamento tolerantes a falhas sobre dados em tempo real.
Além disso, a funcionalidade é compilada em lotes com um intervalo predefinido e cada um é tratado de maneira individual, sob o formato de arquivos RDD.
Entendendo a arquitetura do framework
Basicamente, existem três componentes principais na arquitetura do Spark.
- Driver;
- Executor;
- Gerenciador de Cluster.
Assim, os aplicativos Spark são executados como conjuntos independentes de processos em um cluster e coordenados pelo programa de driver.
Driver
O Driver do Spark é responsável por executar o programa main e manter as informações sobre o aplicativo. Além disso, ele responde à consulta do usuário e ainda agenda e distribui tarefas aos executores.
Este recurso funciona como um aplicativo de console em C#. Uma sessão do Spark utilizando este recurso é capaz de dividir as tarefas em esforços menores, que são manipulados pelos executores.
Executores
Os executores do sistema são responsáveis pelo armazenamento dos dados e pela implementação dos códigos distribuídos.
Cada executor, ou nó de trabalho, como também é conhecido, fica no cluster. Este recebe uma tarefa do driver e executa essa tarefa.
Gerenciamento de cluster
O Apache Spark executa o código em vários nodes, sendo necessário um processo que gerencie esses recursos. Assim, o framework emprega um gerenciador de cluster para controlar os recursos disponíveis.
Ao se comunicar com o driver e os executores, o mecanismo tem o poder para gerenciar:
- alocação de recursos;
- divisão de programa;
- execução do programa.
5 principais elementos do Apache Spark
Para executar sua função, o Apache Spark utiliza cinco elementos:
- Spark Core;
- Spark SQL;
- Spark Streaming;
- MLlib;
- GraphX.
Veja, a seguir, como funcionam!
Spark Core
Contém as funcionalidades básicas do framework, além das APIs que definem os RDD, que são a programação principal do Spark.
Spark SQL
O Spark SQL é um pacote para tarefas com dados estruturados que permite realizar consultas nos dados através de linguagem SQL e HQL.
Spark Streaming
Spark Streaming é um componente do framework que provê uma API para manipulação de dados por meio dos RDD.
Isso permite que sejam desenvolvidos projetos de manipulação de dados armazenados em memória, disco ou coletados em tempo real.
MLlib
A biblioteca MLlib é uma funcionalidade para Machine Learning que conta com diversos tipos de algoritmos.
Essa funcionalidade permite avaliação de modelos e importação de dados.
GraphX
O GraphX é um biblioteca para manipulação de gráficos e computação em paralelo e que utiliza os RDD.
Este possui operadores para manipulação gráfica e bibliotecas de algoritmos gráficos.
Por que utilizar essa ferramenta?
Além das inúmeras vantagens que já vimos, as bibliotecas do Spark podem aumentar a produtividade do desenvolvedor, além de conseguirem criar fluxos de trabalho complexos.
Além disso, ela permite que os desenvolvedores façam análise em tempo real de tudo, utilizando um ambiente facilitador para desenvolvimento web e em alta velocidade.
Aprofunde seus conhecimentos!
Como você pode ver, o Apache Spark é uma ótima ferramenta para auxiliar o trabalho dos cientistas de dados.
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