Apache Spark — это мощная платформа для обработки больших данных, которая предоставляет API для программирования кластеров с неявной распределенной обработкой данных и отказоустойчивостью. Она была разработана в UC Berkeley’s AMPLab и позже перешла под крыло Apache Software Foundation. Spark предназначен для быстрой обработки больших объемов данных, поддерживая различные задачи, включая пакетную обработку, потоковую (streaming) передачу данных, обработку больших данных с помощью SQL и выполнение задач машинного обучения.
Основные характеристики Apache Spark:
- Скорость: Spark предоставляет улучшенную производительность для обработки данных через механизм в памяти (in-memory) и оптимизированную выполнение задач.
- Универсальность: Поддерживает различные виды задач обработки данных, такие как пакетная обработка, интерактивные запросы, машинное обучение, потоковая обработка и графовые вычисления.
- Простота использования: Предлагает простые API для языков программирования, таких как Python, Java, Scala и R. Это делает Spark доступным широкому кругу разработчиков и аналитиков данных.
- Модульность: Spark содержит несколько взаимосвязанных компонентов, включая Spark SQL для обработки запросов SQL, Spark Streaming для потоковой обработки, MLlib для машинного обучения и GraphX для графовых вычислений.
- Работа в кластере: Возможность работать поверх Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, самостоятельно или в облаке. Spark может также использовать Hadoop Distributed File System (HDFS) для хранения данных.
- Отказоустойчивость и масштабируемость: Распределенная архитектура Spark обеспечивает встроенную отказоустойчивость системы и позволяет масштабировать от небольших до огромных объемов данных.
Apache Spark является одним из самых популярных инструментов в сфере Big Data по своей способности эффективно обрабатывать различного рода операции с большими объемами данных.