Ngành khoa học Dữ liệu lớn (Big Data) phát triển nhanh và mạnh mẽ, đòi hỏi sự hỗ trợ của các công cụ tính toán chuyên dụng. Apache Spark ra đời như một điều tất yếu, mang đến giải pháp hiệu quả cho việc phân tích và xử lý dữ liệu. Vậy Apache Spark là gì? Apache Spark có cấu trúc như thế nào, ưu nhược điểm ra sao? Cùng Mắt Bão đi tìm câu trả lời trong bài viết sau đây.
Xem thêm:
- Apache là gì? TomCat là gì? Hướng dẫn cài đặt chi tiết nhất
- Cài đặt Apache2 – MySQL – PHP cho CentOS 7
- Hướng dẫn Fix lỗi Plesk sau khi upgrade không start được Apache “AH00526: Syntax error”
Apache Spark là gì?
1. Apache là gì? Apache Spark là gì?
Apache tên chính thứ là Apache HTTP Server, là phần mềm web server miễn phí có mã nguồn mở. Apache được phát triển bởi Apache Software Foundation từ những năm 1995, chiếm khoảng 46% thị phần website toàn thế giới. Apache giúp webmaster đưa nội dung lên trang web, hỗ trợ thiết lập website an toàn, hiệu quả và tiết kiệm.
Apache Spark hỗ trợ hiệu quả cho việc phân tích, xử lý dữ liệu
Apache Spark là framework xử lý dữ liệu mã nguồn mở trên một quy mô lớn. Spark cho phép người dùng xây dựng nhanh các mô hình dự đoán và cùng lúc thực hiện tính toán trên nhiều máy tính hoặc tập dữ liệu mà không cần trích xuất mẫu tính toán thử nghiệm. Năm 2009, Apache Spark được AMPLab phát triển sơ khởi, sau đó tặng lại cho Apache Software Foundation vào năm 2013.
2. Các thành phần của Apache Spark
“Apache Spark là gì?” và các thành phần chính của nó là những thắc mắc thường gặp nhất. Một Apache Spark sẽ có 5 thành phần:
- Spark Core
Spark Core được xem là nền tảng và điều kiện để vận hành của mọi thành phần trong Apache Spark. Thành phần này đảm nhận nhiệm vụ tính toán, xử lý trong bộ nhớ (In – memory computing) và tham chiếu dữ liệu lưu trữ ở các hệ thống lưu trữ bên ngoài.
- Spark SQL
Đây là thành phần cung cấp kiểu data abstraction mới (SchemaRDD) nhằm hỗ trợ dữ liệu cấu trúc và nửa cấu trúc. Spark SQL thực hiện các thao tác trên DataFrames bằng ngôn ngữ Java, Python hoặc Scala, thông qua sự trợ giúp của DSL (Domain – specific language) và SQL.
Các thành phần chính của Apache Spark
- Spark Streaming
Spark Streaming phân tích stream bằng cách coi stream là mini batches để thực hiện kỹ thuật RDD transformation. Qua đó, những đoạn code được viết cho xử lý batch có thể tận dụng lại vào xử lý stream, giúp việc phát triển lambda architecture trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, trong xử lý dữ liệu thì điều này lại tạo ra một độ trễ nhất định.
- Spark MLlib
Spark MLlib là nền tảng học máy có kiến trúc phân tán dựa trên bộ nhớ. So với phiên bản chạy trên Hadoop, Spark Mllib có tốc độ nhanh hơn gấp 9 lần.
- GraphX
GraphX là nền tảng xử lý đồ họa, cung cấp các Api diễn tả tính toán trong đồ thị bằng cách sử dụng Pregel Api.
3. Kiến trúc của Apache Spark như thế nào?
Sau khi tìm hiểu “Apache Spark là gì?” thì điều tiếp theo mà bạn cần biết là phần kiến trúc của nó. Apache Spark được cấu thành từ 2 phần là trình thực thi (executors) và trình điều khiển (driver). Trong đó, trình điều khiển giúp chuyển đổi mã người dùng thành nhiều tác vụ (tasks), phân phối trên các nút xử lý (worker nodes).
Kiến trúc của Apache Spark
Trình thực thi sẽ thực hiện các nhiệm vụ và chạy trên các nút xử lý mà trình điều điều khiển giao cho nó. Bên cạnh đó, Spark cũng có thể chạy ở chế độ cụm độc lập mà chỉ yêu cầu JVM và khung Apache Spark trên mỗi máy trong cụm. Tuy nhiên, việc dùng công cụ quản lý cụm như trung gian giữa 2 thành phần sẽ giúp tài nguyên phân bổ theo đúng yêu cầu và được tận dụng tốt hơn.
Apache Spark xây dựng các lệnh xử liệu dữ liệu theo đồ thị vòng có hướng hoặc DAG. DAG là lớp lập lịch của Spark, xác định tác vụ nào được thực thi trên nút xử lý nào và với trình tự ra sao.
4. Ưu điểm của Apache Spark là gì?
Không chỉ sở hữu các thành phần mang tính năng hữu ích, Apache Spark còn có nhiều ưu điểm vượt trội.
- Đơn giản và dễ sử dụng
Apache Spark được phát triển để giúp người dùng tiếp cận dễ dàng hơn với công nghệ tính toán song song. Người dùng chỉ cần trang bị các kiến thức cơ bản về database, lập trình Python hoặc Scala là đã có thể sử dụng được. Đây cũng là điểm khác biệt lớn nhất giữa Apache Spark và Hadoop.
- Khả năng, tốc độ phân tích thời gian thực ấn tượng
Apache Spark có thể xử lý hàng loạt các dữ liệu thời gian thực – những dữ liệu tới từ các luồng sự kiện thời gian thực. Tốc độ xử lý cực kỳ ấn tượng, lên đến hàng triệu sự kiện mỗi giây. Việc nhận dữ liệu từ nguồn và xử lý dữ liệu diễn ra gần như đồng thời. Bên cạnh đó, Apache Spark còn hữu ích cho việc phát hiện gian lận khi thực hiện các giao dịch ngân hàng.
Apache Spark có khả năng xử lý hàng loạt thời gian thực
- Được hỗ trợ bởi các thư viện cấp cao
Apache Spark nhận được sự hỗ trợ của các thư viện cấp cao như truyền dữ liệu trực tuyến, truy vấn SQL, học máy và xử lý đồ thị. Không chỉ giúp tăng hiệu suất cho nhà phát triển, những thư viện tiêu chuẩn này còn đảm bảo sự kết nối liền mạch cho các quy trình làm việc phức tạp.
- Khả năng tương thích cao và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình
Apache Spark có thể tương thích với tất cả các định dạng tệp và nguồn dữ liệu được hỗ trợ bởi cụm Hadoop. Ngôn ngữ lập trình sử dụng được là Scala, Java, Python và R.
Apache Spark mang đến giải pháp tối ưu cho ngành phân tích và xử lý dữ liệu lớn. Với thế mạnh của mình, Apache này sẽ còn phát triển mạnh trong tương lai, đặc biệt là ở lĩnh vực IT và các ngành công nghệ cốt lõi. Hy vọng bài viết trên của Mắt Bão đã giúp bạn trả lời được câu hỏi “Apache Spark là gì?” và hiểu thêm về các tính năng ưu việt của công cụ này.
Hình ảnh và nội dung bài viết được tổng hợp bởi Mắt Bão.
Nếu cần thêm tư vấn về các dịch vụ TÊN MIỀN – HOSTING – EMAIL DOANH NGHIỆP – đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi theo thông tin:
TƯ VẤN MIỀN NAM: 028 3622 9999
TƯ VẤN MIỀN BẮC: 024 35 123456
Hoặc liên hệ theo đường link: https://www.matbao.net/lien-he.html
Nguồn: Mắt Bão