O Spark é um framework de código aberto para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. Ele oferece uma API mais fácil de usar do que o Hadoop MapReduce e pode ser usado para uma variedade mais ampla de tarefas.
Resilient Distributed Datasets (RDDs)
Os RDDs são a base do Spark. Eles são coleções de dados imutáveis que podem ser particionadas e armazenadas em vários nós do cluster. Os RDDs são:
- Resilientes: tolerantes a falhas de hardware e software.
- Distribuídos: processados em paralelo em vários nós do cluster.
- Imutáveis: uma vez criados, não podem ser modificados.
Operações Spark
O Spark oferece dois tipos de operações em RDDs:
- Transformações: criam novos RDDs a partir de RDDs existentes. Exemplos: map, filter, reduceByKey.
- Ações: executam uma computação em um RDD e retornam um resultado para o driver. Exemplos: count, collect, first.
O Spark executa as operações de forma preguiçosa. Isso significa que as operações não são executadas imediatamente, mas sim quando necessário. Isso permite que o Spark otimize o plano de execução e melhore o desempenho.
Exemplo de uso do Spark
Considere a seguinte tarefa: contar o número de palavras em um conjunto de arquivos de texto.
Hadoop MapReduce:
- Divida os arquivos de texto em blocos.
- Mapeie cada bloco para um par (palavra, 1).
- Reduza os pares (palavra, 1) para contar o número de ocorrências de cada palavra.
Spark:
- Carregue os arquivos de texto em um RDD.
- Aplique a função
flatMappara dividir cada linha em palavras. - Aplique a função
mappara mapear cada palavra para um par (palavra, 1). - Aplique a função
reduceByKeypara contar o número de ocorrências de cada palavra.
O Spark pode executar essa tarefa de forma mais eficiente do que o Hadoop MapReduce porque:
- O Spark pode usar um plano de execução otimizado.
- O Spark pode armazenar os RDDs na memória para acesso rápido.
Vantagens do Spark
O Spark oferece várias vantagens sobre o Hadoop MapReduce:
- Facilidade de uso: API mais fácil de usar.
- Desempenho: pode ser muito mais rápido que o Hadoop MapReduce.
- Flexibilidade: pode ser usado para uma variedade mais ampla de tarefas.
Desvantagens do Spark
O Spark também apresenta algumas desvantagens:
- Complexidade: a instalação e configuração do Spark pode ser complexa.
- Maturidade: o Spark é um projeto relativamente novo e pode não ser tão estável quanto o Hadoop MapReduce.
Conclusões
O Spark é uma ferramenta poderosa para processamento de Big Data. Ele oferece facilidade de uso, desempenho e flexibilidade. No entanto, pode ser complexo de instalar e configurar, e pode não ser tão estável quanto o Hadoop MapReduce.
Recursos adicionais
- Documentação do Spark: https://spark.apache.org/docs/latest/
Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos
1 Big Data.
1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.
1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.
1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.
1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.
2.1 Definição e características de um Data Warehouse.
2.2 Data Mart.
2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.
2.4 Modelagem Multidimensional.
2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.
2.6 Projeto de Data Warehouse.
2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).
3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.
3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).
3.2 Metodologia de KDD.
3.4 Pré-processamento de dados.
5 Estatística.