Apache Spark là gì? Trong thế giới số hóa ngày nay, việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn đang trở thành một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp và tổ chức. Đó là lý do tại sao các công nghệ xử lý dữ liệu phân tán mạnh mẽ như Apache Spark trở thành một phần quan trọng trong hệ sinh thái phân tích dữ liệu hiện đại.

Vậy, chính xác thì Apache Spark có thể làm được những gì? Hãy đọc bài viết dưới đây để biết nhé!

Apache Spark là gì?

Apache Spark là một framework xử lý dữ liệu nguồn mở được thiết kế để xử lý các tác vụ tính toán lớn và phức tạp trên các tập dữ liệu lớn. Spark cung cấp một một giao diện để lập trình các cụm máy tính song song với khả năng chịu lỗi. Khả năng tính toán phân tán của Apache Spark làm cho nó phù hợp với dữ liệu lớn và máy học, đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn để hoạt động trên kho dữ liệu lớn.

Spark cũng giúp các nhà phát triển giảm bớt một số gánh nặng lập trình bằng cách cung cấp API dễ sử dụng, xử lý phần lớn công việc khó khăn của điện toán phân tán và xử lý dữ liệu lớn.

Sự phát triển của Apache Spark

Matei Zaharia đã tạo Spark, một dự án phụ của Hadoop vào năm 2009 tại AMPLab của UC Berkeley. Nó được phát hành theo giấy phép BSD vào năm 2010. Nó đã được tặng cho Quỹ phần mềm Apache vào năm 2013 và hiện tại nó là một dự án Apache cấp cao nhất kể từ tháng 2 năm 2014.

Đặc điểm của Apache Spark là gì?

• Tốc độ: Spark tăng tốc quá trình thực thi ứng dụng trong cụm Hadoop lên tới 100 lần trong bộ nhớ và 10 lần trên đĩa. Điều này được thực hiện bằng cách giảm số lượng thao tác đọc/ghi đĩa. Dữ liệu xử lý trung gian được lưu trong bộ nhớ.
• Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ: Spark có các API tích hợp trong Java, Scala và Python và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ. Nhờ đó, bạn có thể viết các ứng dụng bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Đối với truy vấn tương tác, Spark cung cấp 80 toán tử cấp cao.
• Phân tích nâng cao: Spark không chỉ hỗ trợ ‘Map’ và ‘reduce’ mà truy vấn SQL, truyền dữ liệu, máy học (machine learning) và thuật toán đồ thị cũng được hỗ trợ.

Các thành phần chính của Apache Spark

Spark Core, Spark Streaming, Spark SQL, MLlib và GraphX là năm thành phần chính của Apache Spark.

Spark Core

Biết các thành phần của Apache Spark là gì, đừng quên Spark Core là thành phần cốt lõi của Apache Spark. Tất cả các thành phần khác phải thông qua Spark Core để hoạt động. Spark Core chịu trách nhiệm thực hiện công việc tính toán và xử lý trong bộ nhớ, đồng thời nó còn tham chiếu đến các dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống lưu trữ bên ngoài.

Spark Streaming

Spark Streaming là một bổ sung ban đầu của phần mềm Apache Spark cho phép nó phản hồi các yêu cầu xử lý theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực. Spark Streaming tiến hành chia luồng xử lý thành một chuỗi liên tục bao gồm những microbatch được thao tác bằng cách dùng Apache Spark API.

Điều này cho phép tái sử dụng mã trong các xử lý hàng loạt và trực tuyến, chạy trên cùng một khung, giảm chi phí cho cả nhà phát triển và nhà điều hành.

Spark SQL

Spark SQL tập trung vào xử lý dữ liệu có cấu trúc, sử dụng cách tiếp cận khung dữ liệu tương tự như R và Python (trong Pandas). Spark SQL mang lại sức mạnh của Apache Spark cho các nhà phân tích cũng như nhà phát triển dữ liệu bằng cách cung cấp giao diện với cú pháp SQL để truy vấn dữ liệu.

Hiểu các thành phần của Apache Spark là gì hãy nhớ Spark SQL, ngoài hỗ trợ SQL, còn cung cấp giao diện chuẩn để đọc và ghi vào các kho dữ liệu khác như JSON, Apache Hive, HDFS, Apache ORC, JDBC và Apache Parquet, tất cả đều được hỗ trợ trực tiếp. Các cơ sở dữ liệu phổ biến khác, chẳng hạn như MongoDB, Apache Cassandra và Apache Hbase, cũng được hỗ trợ bởi các trình kết nối hệ sinh thái Spark Packages.

MLlib

MLlib là một nền tảng học máy phân tán dựa trên Spark với kiến trúc dựa trên bộ nhớ phân tán. Một số so sánh cho thấy Spark MLlib nhanh hơn 9 lần so với thư viện tương đương Hadoop là Apache Mahout.

GraphX

Spark GraphX bao gồm một tập hợp các thuật toán phân tán để làm việc với cấu trúc đồ thị. Các thuật toán này sử dụng phương pháp RDD của Spark Core để lập mô hình dữ liệu; gói GraphFrames cho phép xử lý biểu đồ trên các khung dữ liệu, bao gồm cả việc sử dụng trình tối ưu hóa Catalyst cho các truy vấn đồ thị.

Kiến trúc của Apache Spark là gì?

Phần mềm Apache Spark được tạo thành từ hai phần: trình điều khiển và trình thực thi. Trình điều khiển được sử dụng để chuyển mã người dùng thành một loạt tác vụ có thể được phân phối trên các nút xử lý.

Trình thực thi chạy trên các nút xử lý và hoàn thành các nhiệm vụ đã được giao cho chúng. Spark chỉ yêu cầu khung Apache Spark và JVM trên mỗi máy trong cụm, nó cũng có thể được chạy ở chế độ cụm độc lập. Mặt khác, việc sử dụng các công cụ quản lý cụm làm trung gian giữa hai thành phần sẽ cải thiện việc sử dụng tài nguyên và cho phép phân bổ theo yêu cầu. Apache Spark có thể chạy trong doanh nghiệp trên Kubernetes, Apache Mesos và Docker Swarm.

Apache Spark tạo các lệnh xử lý dữ liệu người dùng và lưu trữ dữ liệu đó trong Đồ thị vòng có hướng hoặc DAG. DAG là lớp lập lịch của Apache Spark; nó xác định nhiệm vụ nào được thực hiện trên các nút nào và theo thứ tự nào.

Ưu điểm của Apache Spark là gì?

Đơn giản để sử dụng

Spark cung cấp những API đơn giản để làm việc với những tập dữ liệu lớn, bao gồm API khung dữ liệu và hơn 100 toán tử để chuyển đổi dữ liệu để xử lý dữ liệu bán cấu trúc.

Sở hữu một thư viện hỗ trợ lớn

Spark đi kèm với một loạt thư viện cấp cao, bao gồm hỗ trợ truy vấn SQL, học máy, truyền dữ liệu và xử lý biểu đồ. Các thư viện tiêu chuẩn này giúp tăng năng suất của nhà phát triển và có thể được kết hợp liền mạch để tạo quy trình công việc phức tạp.

Tích hợp dễ dàng

Spark có khả năng tích hợp với nhiều công cụ và hệ thống phổ biến khác nhau như Hadoop, Cassandra, Hive, Kafka… Điều này giúp người dùng truy cập và xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách thuận tiện và linh hoạt.

Lời kết

Bài viết đã cung cấp cái nhìn toàn diện về Apache Spark là gì cũng như cho chúng ta biết một số thành phần quan trọng trong Apache Spark. Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp để xử lý dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu và triển khai các mô hình học máy phức tạp, Apache Spark là một lựa chọn đáng để thử.

Cảm ơn các bạn đã dành thời gian xem hết bài viết này, hãy tiếp tục truy cập Website hoặc Fanpage của Máy Chủ Sài Gòn để đọc thêm những bài viết khác nhé!