Spark скачать
Интерфейс программы: русский
Платформа:XP / 7 / Vista
Производитель: Jive Software
Spark представляет собой довольно простенькую программу, которая создана по образу и подобию известного мессенджера ICQ, однако, оптимизированная для корпоративного использования. Самое главное преимущество заключается в том, что программа написана на платформе Java и работает под управлением различных операционных систем.
Основные возможности программы Spark
Начнем с того, что это приложение является кроссплатформенным и может функционировать в среде Microsoft Windows, Mac OS, Linux и Unix. Как уже, наверное, понятно, это достигается за счет того, что при написании программы была использована универсальная платформа Java как Jabber-клиент. Более того, приложение имеет открытый исходный код, что позволяет оптимизировать его под свои нужды, распространяется абсолютно бесплатно и не имеет ограничений по срокам и условиям использования.
По всей видимости, на этом плюсы заканчиваются. Теперь несколько слов о недостатках. Первое, что бросается в глаза, это неоправданно большой установочный дистрибутив. Конечно, программа работает поду управлением разных операционный систем, но можно было дистрибутив разделить на несколько частей, скажем, для каждой «операционки» свой комплект. Во-вторых, приложение довольно громоздко в плане использования системных ресурсов системы. Нагрузка на центральный процессор и выделение оперативной памяти превосходит все известные на сегодняшний день мессенджеры. Так что, использование этой программы на маломощных компьютерах просто не имеет смысла. В этом отношении те же ICQ и QIP, куда менее «прожорливы».
Таким образом, в итоге, стоит отметить, что программа более всего подойдет для малых фирм и предприятий использующих современные компьютеры, соединенные между собой локальной сетью. Именно на чаты и конференции она и рассчитана. В остальном же, увы, программа проигрывает многим известным приложениям, созданным для обмена короткими текстовыми сообщениями.
Что такое Apache Spark?
Apache Spark — это платформа параллельной обработки с открытым кодом, которая поддерживает обработку в памяти, чтобы повысить производительность приложений, анализирующих большие данные. Решения для работы с большими данными предназначены для обработки данных со слишком большим объемом или сложностью для традиционных баз данных. Spark обрабатывает большие объемы данных в памяти, что намного быстрее, чем альтернативная обработка с использованием диска.
Типичные сценарии обработки больших данных
Следует предусмотреть архитектуру для работы с большими данными, если вам нужно хранить и обрабатывать большие объемы данных, преобразовывать неструктурированные или обрабатывать потоковые данные. Spark предоставляет механизм распределенной обработки широкого назначения, который позволяет реализовать несколько сценариев работы с большими данными.
Извлечение, преобразование и загрузка (ETL)
Процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL) включает сбор данных из одного или нескольких источников, изменение этих данных и их перемещение в новое хранилище. Есть несколько способов преобразовать данные, например:
Обработка потоков данных в реальном времени
Данными потоковой передачи (реального времени) называют данные, которые находятся в движении. К ним относятся, например, данные телеметрии от устройств Интернета вещей, веб-журналы и сведения о посещении ресурсов. Обработка данных реального времени позволяет получить полезные сведения (например, с помощью геопространственного анализа, удаленного мониторинга и обнаружения аномалий). Как и в случае с реляционными данными, перед перемещением потоковых данных в приемник вы можете их фильтровать, объединять и подготавливать. Apache Spark поддерживает обработку потока данных реального времени с помощью потоковой передачи Spark.
Пакетная обработка
Пакетная обработка — это обработка неактивных больших данных. Вы можете фильтровать, объединять и подготавливать очень большие наборы данных с помощью длительно выполняющихся параллельных заданий.
Машинное обучение с использованием MLlib
Машинное обучение позволяет выполнять расширенные аналитические задачи. Ваш компьютер может использовать существующие данные для прогнозирования реакции, результатов и тенденций. Библиотека машинного обучения MLlib из Apache Spark содержит несколько алгоритмов машинного обучения и служебных программ.
Обработка графов с помощью GraphX
Граф — это коллекция узлов, которые соединяются ребрами. Вы можете использовать базу данных графов для иерархических или взаимосвязанных данных. Такие данные можно обрабатывать с помощью API GraphX в Apache Spark.
Обработка SQL и структурированных данных с помощью Spark SQL
Для работы со структурированными (форматированными) данными в приложении Spark можно использовать SQL-запросы с помощью Spark SQL.
Архитектура Apache Spark
Для Apache Spark при использовании архитектуры «основной-рабочий», предусмотрено три основных компонента: драйвер, исполнители и диспетчер кластера.
Драйвер
Драйвер состоит из пользовательской программы, например консольного приложения C#, и сеанса Spark. Сеанс Spark принимает программу и делит ее на небольшие задачи, которые обрабатываются исполнителями.
Исполнители
Каждый исполнитель (рабочий узел) получает от драйвера задачу и выполняет ее. Исполнители находятся в сущности, которая называется кластером.
Диспетчер кластера
Диспетчер кластера взаимодействует с драйвером и исполнителями, выполняя следующие задачи:
Поддержка языков
Apache Spark поддерживает следующие языки программирования:
API-интерфейсы Spark
Apache Spark поддерживает следующие API:
Дальнейшие действия
Apache Spark: что там под капотом?
Вступление
Небольшая предыстория:
Spark — проект лаборатории UC Berkeley, который зародился примерно в 2009г. Основатели Спарка — известные ученые из области баз данных, и по философии своей Spark в каком-то роде ответ на MapReduce. Сейчас Spark находится под «крышей» Apache, но идеологи и основные разработчики — те же люди.
Spoiler: Spark в 2-х словах
Spark можно описать одной фразой так — это внутренности движка массивно-параллельной СУБД. То есть Spark не продвигает свое хранилище, а живет сверх других (HDFS — распределенная файловая система Hadoop File System, HBase, JDBC, Cassandra,… ). Правда стоит сразу отметить проект IndexedRDD — key/value хранилище для Spark, которое наверное скоро будет интегрировано в проект.Также Spark не заботится о транзакциях, но в остальном это именно движок MPP DBMS.
RDD — основная концепция Spark
Ключ к пониманию Spark — это RDD: Resilient Distributed Dataset. По сути это надежная распределенная таблица (на самом деле RDD содержит произвольную коллекцию, но удобнее всего работать с кортежами, как в реляционной таблице). RDD может быть полностью виртуальной и просто знать, как она породилась, чтобы, например, в случае сбоя узла, восстановиться. А может быть и материализована — распределенно, в памяти или на диске (или в памяти с вытеснением на диск). Также, внутри, RDD разбита на партиции — это минимальный объем RDD, который будет обработан каждым рабочим узлом.
Ну и уже исходя из этого понимания следует Spark рассматривать как параллельную среду для сложных аналитических банч заданий, где есть мастер, который координирует задание, и куча рабочих узлов, которые участвуют в выполнении.
Давайте рассмотрим такое простое приложение в деталях (напишем его на Scala — вот и повод изучить этот модный язык):
Пример Spark приложения (не все включено, например include)
Мы отдельно разберем, что происходит на каждом шаге.
А что же там происходит?
Теперь пробежимся по этой программе и посмотрим что происходит.
Ну во-первых программа запускается на мастере кластера, и прежде чем пойдет какая-нибудь параллельная обработка данные есть возможность что-то поделать спокойно в одном потоке. Далее — как уже наверное заметно — каждая операция над RDD создает другой RDD (кроме saveAsTextFile). При этом RDD все создаются лениво, только когда мы просим или записать в файл, или например выгрузить в память на мастер — начинается выполнение. То есть выполнение происходит как в плане запроса, конвеером, где элемент конвеера — это партиция.
Что происходит с самой первой RDD, которую мы сделали из файла HDFS? Spark хорошо синтегрирован с Hadoop, поэтому на каждом рабочем узле будет закачиваться свое подмножество данных, и закачиваться будет по партициям (которые в случае HDFS совпадают с блоками). То есть все узлы закачали первый блок, и пошло выполнение дальше по плану.
После чтения с диска у нас map — он выполняется тривиально на каждом рабочем узле.
Дальше идет groupBy. Это уже не простая конвеерная операция, а настоящая распределенная группировка. По хорошему, лучше этот оператор избегать, так как пока он реализован не слишком умно — плохо отслеживает локальность данных и по производительности будет сравним с распределенной сортировкой. Ну это уже информация к размышлению.
Давайте задумаемся о состоянии дел в момент выполнения groupBy. Все RDD до этого были конвеерными, то есть они ничего нигде не сохраняли. В случае сбоя, они опять бы вытащили недостающие данные из HDFS и пропустили через конвеер. Но groupBy нарушает конвеерность и в результате мы получим закэшированный RDD. В случае потери теперь мы вынуждены будем переделать все RDD до groupBy полностью.
Чтобы избежать ситуации, когда из-за сбоев в сложном приложении для Spark приходится пересчитывать весь конвеер, Spark позволяет пользователю контролировать кэширование оператором persist. Он умеет кэшировать в память (в этом случае идет пересчет при потере данных в памяти — она может случится при переполнении кэша), на диск (не всегда достаточно быстро), или в память с выбросом на диск в случае переполнения кэша.
После, у нас опять map и запись в HDFS.
Ну вот, теперь более менее понятно что происходит внутри Spark на простом уровне.
А как же подробности?
Например хочется знать как именно работает операция groupBy. Или операция reduceByKey, и почему она намного эфективнее, чем groupBy. Или как работает join и leftOuterJoin. К сожалению большинство подробностей пока легче всего узнать только из исходников Spark или задав вопрос на их mailing list (кстати, рекомендую подписаться на него, если будете что-то серьезное или нестандартное делать на Spark).
Еще хуже с понимаем, что творится в различных коннекторах к Spark. И насколько ими вообще можно пользоваться. Например нам на время пришлось отказаться от идеи интегрироваться с Cassandra из-за их непонятной поддержки коннектора к Spark. Но надежда есть что документация качественная в скором будущем появится.
Знакомство с Apache Spark
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Мы наконец-то приступаем к переводу серьезной книги о фреймворке Spark:
Сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод обзорной статьи о возможностях Spark, которую, полагаем, можно с полным правом назвать слегка потрясающей.
Я впервые услышал о Spark в конце 2013 года, когда заинтересовался Scala – именно на этом языке написан Spark. Несколько позже я принялся ради интереса разрабатывать проект из области Data Science, посвященный прогнозированию выживаемости пассажиров «Титаника». Оказалось, это отличный способ познакомиться с программированием на Spark и его концепциями. Настоятельно рекомендую познакомиться с ним всем начинающим Spark-разработчикам.
Сегодня Spark применяется во многих крупнейших компаниях, таких, как Amazon, eBay и Yahoo! Многие организации эксплуатируют Spark в кластерах, включающих тысячи узлов. Согласно FAQ по Spark, в крупнейшем из таких кластеров насчитывается более 8000 узлов. Действительно, Spark – такая технология, которую стоит взять на заметку и изучить.
В этой статье предлагается знакомство со Spark, приводятся примеры использования и образцы кода.
Что такое Apache Spark? Введение
Spark – это проект Apache, который позиционируется как инструмент для «молниеносных кластерных вычислений». Проект разрабатывается процветающим свободным сообществом, в настоящий момент является наиболее активным из проектов Apache.
Spark предоставляет быструю и универсальную платформу для обработки данных. По сравнению с Hadoop Spark ускоряет работу программ в памяти более чем в 100 раз, а на диске – более чем в 10 раз.
Кроме того, код на Spark пишется быстрее, поскольку здесь в вашем распоряжении будет более 80 высокоуровневых операторов. Чтобы оценить это, давайте рассмотрим аналог “Hello World!” из мира BigData: пример с подсчетом слов (Word Count). Программа, написанная на Java для MapReduce, содержала бы около 50 строк кода, а на Spark (Scala) нам потребуется всего лишь:
При изучении Apache Spark стоит отметить еще один немаловажный аспект: здесь предоставляется готовая интерактивная оболочка (REPL). При помощи REPL можно протестировать результат выполнения каждой строки кода без необходимости сначала программировать и выполнять все задание целиком. Поэтому написать готовый код удается гораздо быстрее, кроме того, обеспечивается ситуативный анализ данных.
Кроме того, Spark имеет следующие ключевые черты:
Ядро Spark дополняется набором мощных высокоуровневых библиотек, которые бесшовно стыкуются с ним в рамках того же приложения. В настоящее время к таким библиотекам относятся SparkSQL, Spark Streaming, MLlib (для машинного обучения) и GraphX – все они будут подробно рассмотрены в этой статье. Сейчас также разрабатываются другие библиотеки и расширения Spark.
Ядро Spark
Ядро Spark – это базовый движок для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных. Ядро отвечает за:
Трансформации в Spark осуществляются в «ленивом» режиме — то есть, результат не вычисляется сразу после трансформации. Вместо этого они просто «запоминают» операцию, которую следует произвести, и набор данных (напр., файл), над которым нужно совершить операцию. Вычисление трансформаций происходит только тогда, когда вызывается действие, и его результат возвращается основной программе. Благодаря такому дизайну повышается эффективность Spark. Например, если большой файл был преобразован различными способами и передан первому действию, то Spark обработает и вернет результат лишь для первой строки, а не станет прорабатывать таким образом весь файл.
По умолчанию каждый трансформированный RDD может перевычисляться всякий раз, когда вы выполняете над ним новое действие. Однако RDD также можно долговременно хранить в памяти, используя для этого метод хранения или кэширования; в таком случае Spark будет держать нужные элементы на кластере, и вы сможете запрашивать их гораздо быстрее.
SparkSQL – это компонент Spark, поддерживающий запрашивание данных либо при помощи SQL, либо посредством Hive Query Language. Библиотека возникла как порт Apache Hive для работы поверх Spark (вместо MapReduce), а сейчас уже интегрирована со стеком Spark. Она не только обеспечивает поддержку различных источников данных, но и позволяет переплетать SQL-запросы с трансформациями кода; получается очень мощный инструмент. Ниже приведен пример Hive-совместимого запроса:
Spark Streaming поддерживает обработку потоковых данных в реальном времени; такими данными могут быть файлы логов рабочего веб-сервера (напр. Apache Flume и HDFS/S3), информация из соцсетей, например, Twitter, а также различные очереди сообщений вроде Kafka. «Под капотом» Spark Streaming получает входные потоки данных и разбивает данные на пакеты. Далее они обрабатываются движком Spark, после чего генерируется конечный поток данных (также в пакетной форме) как показано ниже.
API Spark Streaming точно соответствует API Spark Core, поэтому программисты без труда могут одновременно работать и с пакетными, и с потоковыми данными.
MLlib – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая различные алгоритмы, разработанные для горизонтального масштабирования на кластере в целях классификации, регрессии, кластеризации, совместной фильтрации и т.д. Некоторые из этих алгоритмов работают и с потоковыми данными — например, линейная регрессия с использованием обычного метода наименьших квадратов или кластеризация по методу k-средних (список вскоре расширится). Apache Mahout (библиотека машинного обучения для Hadoop) уже ушла от MapReduce, теперь ее разработка ведется совместно с Spark MLlib.
GraphX – это библиотека для манипуляций над графами и выполнения с ними параллельных операций. Библиотека предоставляет универсальный инструмент для ETL, исследовательского анализа и итерационных вычислений на основе графов. Кроме встроенных операций для манипуляций над графами здесь также предоставляется библиотека обычных алгоритмов для работы с графами, например, PageRank.
Как использовать Apache Spark: пример с обнаружением событий
Теперь, когда мы разобрались, что такое Apache Spark, давайте подумаем, какие задачи и проблемы будут решаться с его помощью наиболее эффективно.
Недавно мне попалась статья об эксперименте по регистрации землетрясений путем анализа потока Twitter. Кстати, в статье было продемонстрировано, что этот метод позволяет узнать о землетрясении более оперативно, чем по сводкам Японского Метеорологического Агентства. Хотя технология, описанная в статье, и не похожа на Spark, этот пример кажется мне интересным именно в контексте Spark: он показывает, как можно работать с упрощенными фрагментами кода и без кода-клея.
Во-первых, потребуется отфильтровать те твиты, которые кажутся нам релевантными – например, с упоминанием «землетрясения» или «толчков». Это можно легко сделать при помощи Spark Streaming, вот так:
Затем нам потребуется произвести определенный семантический анализ твитов, чтобы определить, актуальны ли те толчки, о которых в них говорится. Вероятно, такие твиты, как «Землетрясение!» или «Сейчас трясет» будут считаться положительными результатами, а «Я на сейсмологической конференции» или «Вчера ужасно трясло» — отрицательными. Авторы статьи использовали для этой цели метод опорных векторов (SVM). Мы поступим также, только реализуем еще и потоковую версию. Полученный в результате образец кода из MLlib выглядел бы примерно так:
Если процент верных прогнозов в данной модели нас устраивает, мы можем переходить к следующему этапу: реагировать на обнаруженное землетрясение. Для этого нам потребуется определенное число (плотность) положительных твитов, полученных в определенный промежуток времени (как показано в статье). Обратите внимание: если твиты сопровождаются геолокационной информацией, то мы сможем определить и координаты землетрясения. Вооружившись этими знаниями, мы можем воспользоваться SparkSQL и запросить имеющуюся таблицу Hive (где хранятся данные о пользователях, желающих получать уведомления о землетрясениях), извлечь их электронные адреса и разослать им персонализированные предупреждения, вот так:
Другие варианты использования Apache Spark
Потенциально сфера применения Spark, разумеется, далеко не ограничивается сейсмологией.
Вот ориентировочная (то есть, ни в коем случае не исчерпывающая) подборка других практических ситуаций, где требуется скоростная, разноплановая и объемная обработка больших данных, для которой столь хорошо подходит Spark:
В игровой индустрии: обработка и обнаружение закономерностей, описывающих игровые события, поступающие сплошным потоком в реальном времени; в результате мы можем немедленно на них реагировать и делать на этом хорошие деньги, применяя удержание игроков, целевую рекламу, автокоррекцию уровня сложности и т.д.
В электронной коммерции информация о транзакциях, поступающая в реальном времени, может передаваться в потоковый алгоритм кластеризации, например, по k-средним или подвергаться совместной фильтрации, как в случае ALS. Затем результаты даже можно комбинировать с информацией из других неструктутрированных источников данных — например, с отзывами покупателей или рецензиями. Постепенно эту информацию можно применять для совершенствования рекомендаций с учетом новых тенденций.
В финансовой сфере или при обеспечении безопасности стек Spark может применяться для обнаружения мошенничества или вторжений, либо для аутентификации с учетом анализа рисков. Таким образом можно получать первоклассные результаты, собирая огромные объемы архивированных логов, комбинируя их с внешними источниками данных, например, с информацией об утечках данных или о взломанных аккаунтах (см., например, https://haveibeenpwned.com/), а также использовать информацию о соединениях/запросах, ориентируясь, например, на геолокацию по IP или на данные о времени
Итак, Spark помогает упростить нетривиальные задачи, связанные с большой вычислительной нагрузкой, обработкой больших объемов данных (как в реальном времени, так и архивированных), как структурированных, так и неструктурированных. Spark обеспечивает бесшовную интеграцию сложных возможностей – например, машинного обучения и алгоритмов для работы с графами. Spark несет обработку Big Data в массы. Попробуйте – не пожалеете!
Spark
Описание термина: Apache Spark или просто Spark — это фреймворк (ПО, объединяющее готовые компоненты большого программного проекта), который используют для параллельной обработки неструктурированных или слабоструктурированных данных.
Например, если нужно обработать данные о годовых продажах одного магазина, то программисту хватит одного компьютера и кода на Python, чтобы произвести расчет. Но если обрабатываются данные от тысяч магазинов из нескольких стран, причем они поступают в реальном времени, содержат пропуски, повторы, ошибки, тогда стоит использовать мощности нескольких компьютеров и Spark. Группа компьютеров, одновременно обрабатывающая данные, называется кластером, поэтому Spark также называют фреймворком для кластерных вычислений.
Зачем нужен Spark
Области использования Spark — это Big Data и технологии машинного обучения, поэтому им пользуются специалисты, работающие с данными, например дата-инженеры, дата-сайентисты и аналитики данных.
Примеры задач, которые можно решить с помощью Spark:
Spark поддерживает языки программирования Scala, Java, Python, R и SQL. Сначала популярными были только первые два, так как на Scala фреймворк был написан, а на Java позже была дописана часть кода. С ростом Python-сообщества этим языком тоже стали пользоваться активнее, правда обновления и новые фичи в первую очередь доступны для Scala-разработчиков. Реже всего для работы со Spark используют язык R.
Data Scientist с нуля
Всего за год вы получите перспективную профессию, пополните портфолио рекомендательной системой и нейросетями, примете участие в соревнованиях на Kaggle и в хакатонах.
В структуру Spark входят ядро для обработки данных и набор расширений:
Как работает Spark
Спарк интегрирован в Hadoop — экосистему инструментов с открытым доступом, в которую входят библиотеки, система управления кластером (Yet Another Resource Negotiator), технология хранения файлов на различных серверах (Hadoop Distributed File System) и система вычислений MapReduce. Классическую модель Hadoop MapReduce и Spark постоянно сравнивают, когда речь заходит об обработке больших данных.
Принципиальные отличия Spark и MapReduce
Пакетная обработка данных
Хранит данные на диске
В 100 раз быстрее, чем MapReduce
Обработка данных в реальном времени
Хранит данные в оперативной памяти
Пакетная обработка в MapReduce проходит на нескольких компьютерах (их также называют узлами) в два этапа: на первом головной узел обрабатывает данные и распределяет их между рабочими узлами, на втором рабочие узлы сворачивают данные и отправляют обратно в головной. Второй шаг пакетной обработки не начнется, пока не завершится первый.
Читайте также: Какой язык учить аналитику данных?
Обработка данных в реальном времени с помощью Spark Streaming — это переход на микропакетный принцип, когда данные постоянно обрабатываются небольшими группами.
Кроме этого, вычисления MapReduce производятся на диске, а Spark производит их в оперативной памяти, и за счет этого его производительность возрастает в 100 раз. Однако специалисты предупреждают, что заявленная «молниеносная скорость работы» Spark не всегда способна решить задачу. Если потребуется обработать больше 10 Тб данных, классический MapReduce доведет вычисление до конца, а вот у Spark может не хватить памяти для такого вычисления.
Но даже сбой в работе кластера не спровоцирует потерю данных. Основу Spark составляют устойчивые распределенные наборы данных (Resilient Distributed Dataset, RDD). Это значит, что каждый датасет хранится на нескольких узлах одновременно и это защищает весь массив.
Освойте самую перспективную профессию 2021 года. После обучения вы будете обладать навыками middle-специалиста и рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли.
Разработчики говорят, что до выхода версии Spark 2.0 платформа работала нестабильно, постоянно падала, ей не хватало памяти, и проблемы решались многочисленными обновлениями. Но в 2021 году специалисты уже не сталкиваются с этим, а обновления в основном направлены на расширение функционала и поддержку новых языков.
✅ «Наша компания использует Spark для прогнозирования финансовых рисков»
❌ «Я учусь работать в программе Spark»