اسپارک و کاربرد آن در پردازش کلان داده چیست؟

سلام! من یک تامین کننده داده هستم و مدتی است که در دنیای کلان داده ها زندگی کرده ام. امروز، می‌خواهم درباره Spark و نقش آن در پردازش کلان داده صحبت کنم.

بنابراین، Spark دقیقا چیست؟ Apache Spark یک موتور تجزیه و تحلیل یکپارچه منبع باز برای پردازش داده در مقیاس بزرگ است. این مانند یک چاقوی ارتش سوئیس برای داده های بزرگ است. برخلاف برخی از پیشینیان خود که عمدتاً حول پردازش دسته ای متمرکز بودند، Spark فوق العاده همه کاره است. این می تواند انواع مختلفی از وظایف پردازش داده، از جمله پردازش دسته ای، جریان بلادرنگ، یادگیری ماشینی و پردازش گراف را در یک پلتفرم انجام دهد.

یکی از اولین چیزهایی که اسپارک را متمایز می کند سرعت آن است. از یک رویکرد محاسباتی در حافظه استفاده می کند. چارچوب‌های پردازش داده سنتی اغلب بر روی نوشتن نتایج میانی روی دیسک تکیه می‌کنند که می‌تواند از نظر سرعت یک گلوگاه واقعی باشد. از طرف دیگر اسپارک تا حد امکان داده ها را در حافظه نگه می دارد. این بدان معنی است که می تواند محاسبات را بسیار سریعتر انجام دهد، گاهی اوقات تا صد برابر سریعتر از چارچوب های MapReduce سنتی برای الگوریتم های تکراری.

بیایید در مورد اجزای تشکیل دهنده اکوسیستم اسپارک صحبت کنیم. در هسته Spark، ما Spark Core را داریم. این موتور اصلی است که توزیع وظایف، زمان‌بندی و عملکرد اولیه ورودی/خروجی را فراهم می‌کند. این پایه ای است که سایر اجزای Spark بر روی آن ساخته شده اند.

سپس، Spark SQL را داریم. برای ما که به کار با SQL عادت داریم، Spark SQL یک تغییر دهنده بازی است. این به شما امکان می دهد با استفاده از SQL داده های ساختار یافته را جستجو کنید، که این کار را برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده که با نحو SQL آشنا هستند آسان تر می کند. می‌توانید داده‌ها را از منابع مختلف مانند جداول Hive، فایل‌های Parquet و JSON ادغام کنید و پرس‌وجوهای SQL را روی آنها انجام دهید.

Spark Streaming یکی دیگر از اجزای جالب است. در دنیای امروز، پردازش داده ها در زمان واقعی بسیار مهم است. Spark Streaming شما را قادر می سازد تا جریان های داده زنده را در زمان واقعی پردازش کنید. این جریان داده های دریافتی را به دسته های کوچک تقسیم می کند و سپس این دسته ها را با استفاده از قابلیت های محاسباتی سریع در حافظه Spark پردازش می کند. این برای برنامه‌هایی مانند تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی عالی است، جایی که باید داده‌ها را هنگام ورود آن‌ها تجزیه و تحلیل کنید تا فوراً هرگونه فعالیت مشکوکی را شناسایی کنید.

یادگیری ماشینی یک زمینه بزرگ در داده های بزرگ است و Spark با MLlib یک پیشنهاد عالی در این زمینه دارد. MLlib طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و فیلتر کردن مشارکتی را ارائه می‌کند. این الگوریتم‌ها برای محاسبات توزیع‌شده بهینه‌سازی شده‌اند، به این معنی که می‌توانید مدل‌ها را روی مجموعه داده‌های بزرگ بسیار سریع‌تر آموزش دهید. چه در حال ایجاد یک سیستم توصیه برای یک سایت تجارت الکترونیکی باشید و چه در حال پیش‌بینی ریزش مشتری باشید، MLlib می‌تواند ابزار قدرتمندی باشد.

پردازش گراف نیز با GraphX ​​امکان پذیر است. GraphX ​​به شما امکان می دهد محاسبات مبتنی بر نمودار را بر روی نمودارهای در مقیاس بزرگ انجام دهید. این در زمینه هایی مانند تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی، جایی که می توانید روابط بین کاربران را تجزیه و تحلیل کنید، یا در شبکه های حمل و نقل برای یافتن کوتاه ترین مسیرها مفید است.

اکنون، به عنوان یک تامین کننده داده، من هر روز برنامه های دنیای واقعی Spark را می بینم. به عنوان مثال، در صنعت تجارت الکترونیک، شرکت ها با حجم عظیمی از داده ها سر و کار دارند. آنها سابقه مرور مشتری، داده های خرید و بررسی محصول را دارند. از Spark می توان برای تجزیه و تحلیل این داده ها برای درک بهتر رفتار مشتری استفاده کرد. با استفاده از Spark SQL، آن‌ها می‌توانند داده‌ها را پرس و جو کنند تا بفهمند کدام محصولات محبوب‌تر هستند، چه مشتریانی احتمالاً خریدهای تکراری انجام می‌دهند و غیره.

در بخش مالی، بانک ها و موسسات مالی نیاز به پردازش حجم زیادی از تراکنش ها در زمان واقعی دارند. Spark Streaming برای این کار عالی است. آنها می توانند از آن برای نظارت بر معاملات برای کشف تقلب استفاده کنند. اگر یک تراکنش بر اساس الگوهای خاصی در داده ها مشکوک به نظر برسد، سیستم می تواند فوراً آن را علامت گذاری کند و از ضررهای احتمالی جلوگیری کند.

در صنعت مراقبت های بهداشتی، حجم عظیمی از داده های بیمار، از جمله سوابق پزشکی، نتایج آزمایش و داده های ژنتیکی وجود دارد. از Spark می توان برای تجزیه و تحلیل این داده ها برای اهداف تحقیقاتی استفاده کرد. به عنوان مثال، MLlib می‌تواند در شناسایی الگوهای موجود در داده‌های بیمار برای پیش‌بینی احتمال بیماری یا توسعه برنامه‌های درمانی شخصی کمک کند.

وقتی صحبت از جنبه سخت افزاری چیزها می شود، داشتن ابزار مناسب برای تجزیه و تحلیل داده ها نیز بسیار مهم است. به عنوان مثال،آنالایزر سریال دیجیتال تکترونیکس DSA8300یک ابزار عالی برای تجزیه و تحلیل سیگنال های سریال دیجیتال است. این می تواند به درک کیفیت انتقال داده کمک کند، که در هنگام برخورد با انتقال داده در مقیاس بزرگ در سیستم های داده های بزرگ مهم است.

یکی دیگر از گزینه های عالی استDSA72004B Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.. این قابلیت با سرعت بالا و پهنای باند بالا را ارائه می دهد که برای تجزیه و تحلیل دقیق داده ها ضروری است. وDSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.همچنین یک انتخاب قابل اعتماد برای تجزیه و تحلیل عمیق داده ها است.

بنابراین، اگر در تجارت کلان داده هستید، خواه تحلیلگر داده، دانشمند داده یا تصمیم گیرنده در شرکتی باشید که با حجم زیادی از داده ها سر و کار دارد، Spark می تواند مزایای زیادی را ارائه دهد. سرعت، تطبیق پذیری و اکوسیستم غنی آن، آن را به بهترین انتخاب برای پردازش کلان داده تبدیل کرده است.

اگر به نحوه ادغام Spark در فرآیندهای داده خود علاقه مند هستید یا به دنبال ابزارهای تجزیه و تحلیل داده با کیفیت بالا مانند مواردی که ذکر کردم، می خواهید برای بحث در مورد تدارکات صحبت کنید. من بسیار خوشحالم که به شما کمک می کنم بهترین راه حل ها را برای نیازهای کلان داده خود پیدا کنید.

مراجع:

• Zaharia, M., Xin, RS, Wendell, P., Das, T., Armbrust, M., Dave, A.,... & Franklin, MJ (2016). Apache Spark: یک موتور یکپارچه برای پردازش کلان داده. ارتباطات ACM، 59 (11)، 56 - 65.
• دین، جی، و غماوات، اس. (2008). MapReduce: پردازش داده های ساده در خوشه های بزرگ. ارتباطات ACM، 51 (1)، 107 - 113.