O que é o Apache Spark e como ele funciona?

Em com­pa­ra­ção com seus an­te­ces­so­res, como o Hadoop, ou con­cor­ren­tes, como o PySpark, o Apache Spark se destaca graças ao seu de­sem­pe­nho im­pres­si­o­nan­te­mente rápido. Esse é um dos aspectos mais im­por­tan­tes ao consultar, processar e analisar grandes quan­ti­da­des de dados. Como uma estrutura de análise de big data e na memória, o Spark oferece muitos be­ne­fí­cios para análise de dados, apren­di­zado de máquina, streaming de dados e SQL.

O que é o Apache Spark?

O Apache Spark, a estrutura de análise de dados de Berkeley, é uma das pla­ta­for­mas de big data mais populares do mundo e é um “projeto de nível superior” da Apache Software Foun­da­tion. O mecanismo de análise é usado para processar grandes quan­ti­da­des de dados e analisá-los ao mesmo tempo em clusters de com­pu­ta­do­res dis­tri­buí­dos. O Spark foi de­sen­vol­vido para atender às demandas de big data com relação a ve­lo­ci­da­des de com­pu­ta­ção, ca­pa­ci­dade de expansão e es­ca­la­bi­li­dade.

Ele tem módulos in­te­gra­dos que são benéficos para cloud computing, apren­di­zado de máquina, apli­ca­ti­vos de IA, bem como dados gráficos e de streaming. Devido à sua potência e es­ca­la­bi­li­dade, o mecanismo é usado por grandes empresas, como Netflix, Yahoo e eBay.

O que torna o Apache Spark especial?

O Apache Spark é um mecanismo muito mais rápido e avançado do que Apache Hadoop ou Apache Hive. Ele processa tarefas 100 vezes mais rápido em com­pa­ra­ção com o Hadoop se o pro­ces­sa­mento for realizado na memória e dez vezes mais rápido se estiver usando o disco rígido. Isso significa que o Spark oferece às empresas um de­sem­pe­nho apri­mo­rado que, ao mesmo tempo, reduz os custos.

Um dos aspectos mais in­te­res­san­tes do Spark é sua fle­xi­bi­li­dade. O mecanismo pode ser executado não apenas como uma opção autônoma, mas também em clusters do Hadoop exe­cu­ta­dos pelo YARN. Ele também permite que os de­sen­vol­ve­do­res escrevam apli­ca­ti­vos para o Spark em di­fe­ren­tes lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção. Não é apenas SQL que pode ser usada, mas também Python, Scala, R ou Java.

Há outras ca­rac­te­rís­ti­cas que tornam o Spark especial, por exemplo, ele não precisa usar o sistema de arquivos Hadoop e também pode ser executado em outras pla­ta­for­mas de dados, como AWS S3, Apache Cassandra ou HBase. Além disso, ao es­pe­ci­fi­car a fonte de dados, ele processa tanto processos em lote, como é o caso do Hadoop, quanto dados de fluxo e di­fe­ren­tes cargas de trabalho com código quase idêntico. Com um processo de consulta in­te­ra­tivo, você pode dis­tri­buir e processar dados atuais e his­tó­ri­cos em tempo real, bem como executar análises de várias camadas no disco rígido e na memória.

Como o Spark funciona?

A maneira como o Spark funciona baseia-se no modelo hi­e­rár­quico primário-se­cun­dá­rio, an­te­ri­or­mente conhecido como modelo mestre-escravo. Para isso, o driver do Spark funciona como um nó mestre ge­ren­ci­ado pelo ge­ren­ci­a­dor de cluster. Este, por sua vez, gerencia os nós escravos e encaminha a análise de dados para o cliente. A dis­tri­bui­ção e o mo­ni­to­ra­mento das execuções e consultas são re­a­li­za­dos pelo Spark­Con­text, criado pelo driver do Spark. Ele coopera com os gerentes de cluster sobre como eles oferecem o Spark, o Yarn, o Hadoo ou o Ku­ber­ne­tes. Isso, por sua vez, cria conjuntos de dados dis­tri­buí­dos re­si­li­en­tes (RDDs).

O Spark define quais recursos são usados para consultar ou salvar dados ou para onde os dados con­sul­ta­dos devem ser enviados. Ao processar di­na­mi­ca­mente os dados do mecanismo di­re­ta­mente na memória dos clusters de ser­vi­do­res, ele reduz a latência e oferece um de­sem­pe­nho muito rápido. Além disso, os fluxos de trabalho paralelos são usados em conjunto com o uso de memória virtual e física.

O Apache Spark também processa dados de di­fe­ren­tes ar­ma­ze­na­men­tos de dados. Entre eles, você en­con­trará o Hadoop Dis­tri­bu­ted File System (HDFS) e ar­ma­ze­na­men­tos de dados re­la­ci­o­nais, como o Hive ou bancos de dados NoSQL. Além disso, há o pro­ces­sa­mento na memória ou no disco rígido, que aumenta o de­sem­pe­nho. Qual deles depende do tamanho dos conjuntos de dados cor­res­pon­den­tes.

RDDs como um conjunto de dados dis­tri­buído e à prova de erros

Conjuntos de dados dis­tri­buí­dos e re­si­li­en­tes são im­por­tan­tes no Apache Spark para processar dados es­tru­tu­ra­dos ou não es­tru­tu­ra­dos. Eles são agre­ga­ções de dados to­le­ran­tes a erros, que o Spark distribui usando clus­te­ring em clusters de ser­vi­do­res e os processa ao mesmo tempo ou os move para o ar­ma­ze­na­mento de dados. Também é possível encaminhá-los para outros modelos de análise. Nos RDDs, os conjuntos de dados são separados em partições lógicas que são abertas, recém-criadas ou pro­ces­sa­das, bem como cal­cu­la­das com trans­for­ma­ções e ações.

Da­ta­Fra­mes e conjuntos de dados

Outros tipos de dados pro­ces­sa­dos pelo Spark são co­nhe­ci­dos como Da­ta­Fra­mes e Datasets. Os Da­ta­Fra­mes são APIs con­fi­gu­ra­das como tabelas de dados em linhas e colunas. Por outro lado, os conjuntos de dados são uma extensão dos Da­ta­Fra­mes para uma interface de usuário orientada a objetos para pro­gra­ma­ção. De longe, os Da­ta­Fra­mes de­sem­pe­nham um papel fun­da­men­tal, es­pe­ci­al­mente quando usados com a Machine Learning Library (MLlib) como uma API com uma estrutura exclusiva em todas as lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção.

Qual linguagem o Spark usa?

O Spark foi de­sen­vol­vido usando Scala, que também é a linguagem principal do mecanismo Spark Core. Além disso, o Spark também tem co­nec­to­res para Java e Python. O Python oferece muitos be­ne­fí­cios para uma análise de dados eficaz, es­pe­ci­al­mente para a ciência e a en­ge­nha­ria de dados com o Spark, em conexão com outras lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção. O Spark também oferece suporte a in­ter­fa­ces de alto nível para a linguagem de ciência de dados R, que é usada para grandes conjuntos de dados e apren­di­zado de máquina.

Quando o Spark é usado?

O Spark é adequado para muitos setores di­fe­ren­tes graças à sua bi­bli­o­teca variada e ao ar­ma­ze­na­mento de dados, às muitas lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção com­pa­tí­veis com APIs e ao pro­ces­sa­mento eficaz na memória. Se você precisar processar, consultar ou calcular grandes e com­pli­ca­das quan­ti­da­des de dados, graças à sua ve­lo­ci­dade, es­ca­la­bi­li­dade e fle­xi­bi­li­dade, o Spark é uma ótima solução para as empresas, es­pe­ci­al­mente quando se trata de big data. O Spark é par­ti­cu­lar­mente popular em empresas de marketing on-line e comércio ele­trô­nico, bem como em empresas fi­nan­cei­ras para avaliar dados fi­nan­cei­ros ou para modelos de in­ves­ti­mento, bem como si­mu­la­ções, in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial e previsão de ten­dên­cias.

O Spark é usado prin­ci­pal­mente pelos seguintes motivos:

• O pro­ces­sa­mento, a in­te­gra­ção e a coleta de conjuntos de dados de di­fe­ren­tes fontes e apli­ca­ti­vos
• A consulta in­te­ra­tiva e a análise de big data
• A avaliação de fluxos de dados em tempo real
• Apren­di­zado de máquina e in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial
• Processos de ETL de grande porte

Com­po­nen­tes e bi­bli­o­te­cas im­por­tan­tes na ar­qui­te­tura do Spark

Entre os elementos mais im­por­tan­tes da ar­qui­te­tura do Spark estão:

Spark Core

O Spark Core é a base de todo o sistema Spark e dis­po­ni­bi­liza os prin­ci­pais recursos do Spark, além de gerenciar a dis­tri­bui­ção de tarefas, a abstração de dados, o pla­ne­ja­mento de uso e os processos de entrada e saída. O Spark Core usa RDDs dis­tri­buí­dos em vários clusters de ser­vi­do­res e com­pu­ta­do­res como sua estrutura de dados. Ele também é a base para o Spark SQL, as bi­bli­o­te­cas, o Spark Streaming e todos os outros com­po­nen­tes in­di­vi­du­ais im­por­tan­tes.

Spark SQL

O Spark SQL é uma bi­bli­o­teca par­ti­cu­lar­mente bem utilizada, que pode ser usada com RRDs como consultas SQL. Para isso, o Spark SQL gera tabelas DataFrame tem­po­rá­rias. Você pode usar o Spark SQL para acessar várias fontes de dados, trabalhar com dados es­tru­tu­ra­dos, bem como usar consultas de dados via SQL e outras APIs de DataFrame. Além disso, o Spark SQL permite que você se conecte à linguagem de banco de dados HiveQL para acessar um data warehouse ge­ren­ci­ado usando o Hive.

Fluxo de Spark

Essa função de API de alto nível permite que você use funções de streaming de dados altamente di­men­si­o­ná­veis e à prova de erros e processe ou crie con­ti­nu­a­mente fluxos de dados em tempo real. O Spark gera pacotes in­di­vi­du­ais para ações de dados a partir desses fluxos. Você também pode empregar módulos de apren­di­zado de máquina treinados nos fluxos de dados.

Bi­bli­o­teca de apren­di­zado de máquina MLIB

Essa bi­bli­o­teca Spark escalável tem código de apren­di­zado de máquina para usar processos es­ta­tís­ti­cos ex­pan­di­dos em clusters de ser­vi­do­res ou para de­sen­vol­ver apli­ca­ti­vos de análise. Eles incluem al­go­rit­mos de apren­di­zado comuns, como clus­te­ring, regressão, clas­si­fi­ca­ção e re­co­men­da­ção, serviços de fluxo de trabalho, ava­li­a­ções de modelos, es­ta­tís­ti­cas lineares dis­tri­buí­das e álgebra ou trans­for­ma­ções de recursos. Você pode usar o MLlib para di­men­si­o­nar e sim­pli­fi­car o apren­di­zado de máquina de forma eficaz.

GraphX

O GraphX da API do Spark funciona para calcular gráficos e combina ETL, pro­ces­sa­mento in­te­ra­tivo de gráficos e análise ex­plo­ra­tó­ria.

Como surgiu o Apache Spark?

O Apache Spark foi de­sen­vol­vido em 2009 na Uni­ver­si­dade da Ca­li­fór­nia, em Berkeley, como parte da estrutura do AMPlabs. Desde 2010, ele está dis­po­ní­vel gra­tui­ta­mente sob uma licença de código aberto. O de­sen­vol­vi­mento e a oti­mi­za­ção adi­ci­o­nais do Spark começaram em 2013 pela Apache Software Foun­da­tion. A po­pu­la­ri­dade e o potencial da estrutura de Big Data ga­ran­ti­ram que o Spark fosse nomeado como um “projeto de nível superior” pela AFS em fevereiro de 2014. Em maio de 2014, foi publicada a versão 1.0 do Spark. Atu­al­mente (em abril de 2023) o Spark está exe­cu­tando a versão 3.3.2.

O objetivo do Spark era acelerar as consultas e tarefas nos sistemas Hadoop. Com a base do Spark Core, ele permite a trans­fe­rên­cia de tarefas, as fun­ci­o­na­li­da­des de entrada e saída, bem como o pro­ces­sa­mento na memória que, de certa forma, supera a estrutura comum do Hadoop, o MapReduce, por meio de suas funções dis­tri­buí­das.

Quais são os prós do Apache Spark?

Para consultar e processar ra­pi­da­mente grandes quan­ti­da­des de dados, o Spark oferece os seguintes be­ne­fí­cios:

• Speed: As cargas de trabalho podem ser pro­ces­sa­das e exe­cu­ta­das até 100 vezes mais rápido em com­pa­ra­ção com o MapReduce do Hadoop. Outros be­ne­fí­cios de de­sem­pe­nho vêm do suporte ao pro­ces­sa­mento de dados em lote e em fluxo, gráficos cíclicos di­re­ci­o­na­dos, um mecanismo de execução física e oti­mi­za­ção de consultas.
• Sca­la­bi­lity: Com o pro­ces­sa­mento na memória de dados dis­tri­buí­dos em clusters, o Spark oferece es­ca­la­bi­li­dade de recursos flexível e baseada nas ne­ces­si­da­des.
• Uni­for­mi­dade: o Spark funciona como uma estrutura completa de big data que combina di­fe­ren­tes recursos e bi­bli­o­te­cas em um único apli­ca­tivo. Entre eles estão as consultas SQL, Da­ta­Fra­mes, Spark Streaming, MLlib para apren­di­zado de máquina e Graph X para pro­ces­sa­mento de gráficos. Isso também inclui uma conexão com o HiveQL.
• Simpatia do usuário: graças às in­ter­fa­ces de API fáceis de usar para di­fe­ren­tes fontes de dados, bem como mais de 80 ope­ra­do­res comuns para de­sen­vol­ver apli­ca­ti­vos, o Spark conecta várias opções de apli­ca­ti­vos em uma única estrutura. É par­ti­cu­lar­mente útil quando se usam shells Scala, Python, R ou SQL para escrever serviços.
• Quadro de código aberto: Com seu design de código aberto, o Spark oferece uma co­mu­ni­dade ativa e global composta por es­pe­ci­a­lis­tas que de­sen­vol­vem con­ti­nu­a­mente o Spark, eliminam lacunas de segurança e promovem melhorias ra­pi­da­mente.
• Aumento da efi­ci­ên­cia e redução de custos: como você não precisa de es­tru­tu­ras físicas de ser­vi­do­res de alto nível para usar o Spark, quando se trata de análise de big data, a pla­ta­forma é um recurso poderoso e redutor de custos. Isso é es­pe­ci­al­mente ver­da­deiro para al­go­rit­mos de apren­di­zado de máquina com uso intensivo de com­pu­ta­dor e processos de dados paralelos complexos.

Quais são os contras do Apache Spark?

Apesar de todos os seus pontos fortes, o Spark também tem algumas des­van­ta­gens. Uma delas é o fato de que o Spark não tem um mecanismo de ar­ma­ze­na­mento integrado e, portanto, depende de muitos com­po­nen­tes dis­tri­buí­dos. Além disso, devido ao pro­ces­sa­mento na memória, você precisa de muita RAM, o que pode causar uma falta de recursos que afeta o de­sem­pe­nho. Além disso, se você usar o Spark, levará muito tempo para se acostumar com ele, para entender os processos em segundo plano ao instalar seu próprio servidor Web Apache ou outra estrutura de nuvem usando o Spark.