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Apache Spark: ¿Para qué se utiliza este motor dedicado a procesar datos XXL?

Con una sola computadora, puedes realizar una serie de tareas. Podría ser ofimática o multimedia. Sin embargo, su PC pronto mostrará sus límites para otros trabajos más complejos, como el procesamiento de datos. Necesita varias computadoras en red. Apache Spark es el motor de análisis que permite coordinar los esfuerzos de varias máquinas agrupadas en clusters. ¡Descubre todo con palabras simples!

El proyecto de código abierto Apache Spark

Dedicado a big data, Apache Spark es un sistema unificado de análisis de datos a muy gran escala. Nacida de la imaginación de Matei Zaharia en 2009, esta poderosa herramienta le proporciona los recursos de varias computadoras conectadas entre sí dentro de clústeres. El informático canadiense detrás de este programa lo desarrolló como parte de su doctorado en la Universidad de Berkeley, California, en el oeste de Estados Unidos.

En sus inicios, la herramienta de procesamiento de datos Spark está diseñada para sistemas Hadoop. Luego, el proyecto creció y se volvió autónomo. Está administrado por la Fundación Apache, una organización sin fines de lucro que posee una flota completa de servidores y software de código abierto. Dado que es un ecosistema abierto, Spark mejora constantemente.

Unos 1.200 desarrolladores se ensuciaron las manos. Algunos de estos contribuyentes proceden de empresas como Intel, IBM o Netflix. Como habrás comprendido, este programa puede adaptarse a las necesidades del usuario. Para Ebay y Facebook, por ejemplo, le permite lanzar una campaña dirigida. Pinterest lo usa para resaltar fotos «de moda».

Registro en el procesamiento de datos

En 2014, Apache Spark ganó la competencia Daytona Gray Sort. Establece un récord en clasificación de datos a gran escala al analizar 100 terabytes de datos en unos veinte minutos. Esto es tres veces más rápido que el clúster Hadoop MapReduce de Yahoo, que completa la misma misión en 72 minutos. El funcionamiento revolucionario del sistema de código abierto emplea sólo 206 nodos en lugar de los 2100 nodos del anterior récord.

La cantidad de nodos indica la cantidad de computadoras que contribuyen a la red informática. Apache Spark resulta ser 3 veces más eficiente con 10 veces menos PC a su disposición. Líder indiscutible en clasificación de datos, el clúster logró analizar 1 petabyte de datos. Esto equivale a 10 billones de registros distribuidos en 190 máquinas. Una gran novedad: esta hazaña tecnológica se lleva a cabo en menos de cuatro horas.

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Apache Spark fue la primera herramienta de procesamiento de datos en una nube pública en alcanzar un tamaño de petabyte. Imagínese por un momento entender el equivalente a 1 millón de billones de bytes en unos pocos minutos. Además de ser muy rápida, esta herramienta de clasificación también tiene la ventaja de ser escalable. Sus límites se amplían constantemente para satisfacer las necesidades de los usuarios exigentes. Generalmente son grandes nombres en la computación en la nube.

Otras buenas razones para domesticar este grupo

Spark ha destronado a Hadoop al ofrecer hasta 100 veces más rendimiento. Tiene la particularidad de utilizar menos recursos para obtener resultados concisos. Además, el manejo de este programa a gran escala sigue siendo relativamente sencillo. Ésta es la razón por la que muchos desarrolladores contribuyeron al proyecto. La ejecución de tareas es tres veces más rápida en comparación con MapReduce, el otro gran nombre en ciencia de datos.

Los análisis de Spark pueden ser sofisticados sin consumir recursos. Depende de cada programador darle forma según sus necesidades. Sin embargo, las API siempre siguen siendo fáciles de usar. Lo que le da versatilidad al programa. El procesamiento se puede realizar en un flujo. También es posible obtener gráficos muy fáciles de entender. El sistema sigue siendo compatible con aplicaciones Java, R, Scala y Python. Pragmático, gestiona las consultas SQL a la perfección.

Basado en el aprendizaje automático, Spark incluye muchas bibliotecas estándar. Para aumentar la productividad, combina un flujo de trabajo complejo. Los datos se procesan en lotes. Gracias a un planificador DAG, se gestionan en streaming. Además de sus múltiples funcionalidades, existe un optimizador de consultas y un motor de ejecución física.

Una poderosa herramienta para profesionales

Como motor de análisis unificado, Spark está dirigido principalmente a empresas. Los usuarios profesionales provienen de diversos sectores, incluidos los medios sociales, el comercio electrónico y el vídeo bajo demanda. Estas empresas lo utilizan para campañas de marketing específicas, recomendaciones de productos y ciberseguridad.

Con sus 1.200 contribuyentes, es la comunidad más grande agrupada en torno al software de código abierto. Entre las sucursales disponibles se encuentran:

  • Spark MLlib la biblioteca de aprendizaje automático. Le permite clasificar, filtrar, retroceder, agrupar, comprimir, etc.
  • Spark SQL el ejecutor en lenguajes SQL que transforma datos.
  • Herramienta de procesamiento de transmisiones en tiempo real Spark streaming.
  • Spark GraphX ​​​​que ofrece gráficos.