Apache Spark
Bei Apache Spark handelt es sich um ein zunehmend populärer werdendes Framework zur Entwicklung von Cluster Computing Systemen im Big Data Umfeld.
Apache Spark entstammt einem Forschungsprojekt der Universität Berkeley. Seit 2010 ist das Framework Open-Source verfügbar. Die Weiterentwicklung erfolgt durch die Apache Software Foundation.
Apache Spark kann auf den Betriebssystemen Windows, OS X und Linux eingesetzt werden. Als Programmiersprachen stehen Java, Scala und Python zur Verfügung. Zudem lassen sich einige Komponenten auch in R einbetten und ergänzen die bereits umfangreichen Funktionen der R Bibliotheken.
Das Framework ist gut dokumentiert und bietet umfangreiche Code-Beispiele zur Implementierung und Verwendung der Spark Funktionen in der jeweiligen Programmiersprache.
Apache Spark Komponenten
In Apache Spark gibt es verschiedene, Themen-bezogene Komponenten. Diese bauen zum Teil aufeinander auf. Apache Spark besteht aus folgenden Bibliotheken:
Apache Spark Core
Die Core Bibliothek stellt grundlegende Funktionen zur Ein- und Ausgabe, das Scheduling und Datenstrukturen zur Verfügung. Wesentliche Datenstrukturen sind sogenannte RDDs, kurz für Resilient Distributed Dataset, zur Abbildung verteilter Daten auf mehreren Rechnern bzw. Rechensystemen. RDDs können aus externen Daten erzeugt oder über Transformationen generiert werden.
Apache Spark SQL
Durch die Apache Spark SQL Komponente können RDDs in berechenbare Data Frames umgewandelt werden. Hierdurch können SQL Abfragen auf den Daten, die dann temporär in Data Frames gespeichert sind, durchgeführt werden. Das SQL wird innerhalb der jeweiligen Programmiersprache einfach aufgerufen. Eine separate Datenbank ist nicht notwendig.
Machine Learning Library (MLlib)
Die MLlib enthält Algorithmen für die Umsetzung von Machine Learning Aufgabenstellungen. MLlib ist eine sehr mächtige Bibliothek und beinhaltet Funktionen zur Klassifikation, Regression, Entscheidungsbäumen, Empfehlungen mittels alternating least squares (ALS) und Clustering beispielsweise durch K-Means und Gaussian mixtures. Zudem stehen Workflow Funktionen wie Feature Transformationen mit Standardisierung und Normalisierung zur Verfügung.
GraphX
Apache Spark bietet mit GraphX die Möglichkeit Berechnungen auf Graphen und Kollektionen durchzuführen.
Spark Streaming
Mittels Spark Streaming lassen sich Datenströme beispielsweise aus Social Media Quellen anbinden. Die Daten werden in Pakete unterteilt und stehen anschließend den vielfältigen Transformationsmöglichkeiten in Spark zur Verfügung. Streaming wird für Java, Scala und Python unterstützt.
Apache Spark - Vorteile und Nachteile
Die Nutzung von Apache Spark bringt sowohl Vorteile als auch Herausforderungen mit sich. Nachfolgend sind diese Aspekte aufgeteilt dargestellt.
Apache Spark - Vorteile von Apache Spark
Die Vorteile von Apache Spark lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Geschwindigkeit: Apache Spark ist extrem schnell, da es Daten im Speicher verarbeitet und dabei auf eine effiziente DAG-Ausführung (Directed Acyclic Graph) setzt.
- Unterstützung für verschiedene Datenquellen: Spark kann Daten aus HDFS, Cassandra, HBase und anderen Quellen nahtlos integrieren.
- Flexibilität: Durch seine modularen Komponenten eignet sich Spark für eine Vielzahl von Anwendungsfällen wie Echtzeit-Analysen, Batch-Verarbeitung und maschinelles Lernen.
- Skalierbarkeit: Es kann problemlos horizontal skaliert werden, um mit wachsenden Datenmengen umzugehen.
Apache Spark - Nachteile von Apache Spark
Trotz der vielen Vorteile hat Apache Spark auch einige Schwächen:
- Speicherintensiv: Die In-Memory-Verarbeitung erfordert große Mengen an RAM, was die Hardwarekosten erhöhen kann.
- Komplexität: Die Konfiguration und Optimierung von Spark kann für Anfänger herausfordernd sein.
- Fehlende native Unterstützung für Dateiformate: Nicht alle Datenformate werden direkt unterstützt, was zu Mehraufwand führen kann.
Apache Spark in der Praxis - Apache Spark Anwendungsbeispiel
In der Finanzwelt wird Apache Spark eingesetzt, um zum Beispiel Kreditkartentransaktionen in Echtzeit zu analysieren und den potenziellen Kreditkartenmissbrauch zu erkennen. Dabei werden verschiedene Datenströme analysiert und in Relation gestellt, die wiederum durch Ansätze von Machine Learning-Modellen unterstützt werden.
Apache Spark - Definition & Erklärung - Zusammenfassung
Im Zusammenhang mit dem Lexikoneintrag Apache Spark sollte man sich folgende Punkte merken:
- Apache Spark verarbeitet Daten im Speicher und ist dadurch schneller als traditionelle Frameworks.
- Von Batch-Verarbeitung bis hin zu maschinellem Lernen ist in Apache Spark sehr viel möglich.
- Apache Spark hat einen modularen Aufbau, der für verschiedene Datenquellen und -typen geeignet ist.