Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Apache Spark високопродуктивне рішення для обробки даних що зберігаються в кластері Hadoop У порівнянні з наданим у Hado

Apache Spark

Apache Spark — високопродуктивне рішення для обробки даних, що зберігаються в кластері Hadoop. У порівнянні з наданим у Hadoop механізмом MapReduce, Spark забезпечує у 100 разів більшу продуктивність при обробленні даних в пам'яті й 10 разів при розміщенні даних на дисках. Рушій може виконуватися на вузлах кластера Hadoop як за допомогою Hadoop YARN, так і у відокремленому режимі. Підтримується оброблення даних у сховищах HDFS, , (Cassandra), та будь-якому форматі введення Hadoop (InputFormat).

Apache Spark
image
image
Типпрограмний каркас
d і хмарні обчислення
Автор(Матей Захарія)
РозробникApache Software Foundation
Платформавіртуальна машина Java
Операційна системаWindows, Linux і macOS
Мова програмуванняScala[1][2], Java[2], Python[2], R[2], SQL[2] і (Java Database Connectivity)[2]
Стан розробкиактивний
Ліцензіяd і Ліцензія BSD
Репозиторійhttps://github.com/apache/spark, https://gitbox.apache.org/repos/asf/spark.git
Вебсайтspark.apache.org

Spark може використовуватися як у типових сценаріях оброблення даних, схожих на MapReduce, так і для реалізації специфічних методів, таких як потокове оброблення, SQL, інтерактивні та аналітичні запити, рішення задач машинного навчання і робота з графами. Програми для оброблення даних можуть створюватися на мовах Scala, Java, Python та R.

Spark після перебування в інкубаторі став первинним проєктом Apache Software Foundation від лютого 2014.

З компаній, котрі використовують Spark, відзначаються Alibaba, , (Databricks), IBM, Intel, Yahoo, Cisco Systems.

У жовтні 2014 року Apache Spark встановив світовий рекорд при сортуванні 100 терабайт даних.

Згідно з опитуванням O'Reilly, у 2015 році 17 % дослідників даних використовують Apache Spark.

Опис

Застосунок Spark складається з процесу-драйвера (англ. driver process) та багатьох процесів виконавців (англ. executor processes).

Драйвер є серцем застосунку Spark, і виконує наступні функції:

  1. Зберігає та обробляє інформацію про стан застосунку
  2. Відповідає на запити користувацьких програм
  3. Аналізує та розподіляє завдання між виконавцями та порядок їх виконання.

Виконавці натомість виконують завдання та звітують про їх виконання і свій стан драйверу.

Так як драйвер і виконавці є звичайними процесами, Spark може працювати в псевдо-розподіленому локальному режимі (англ. local mode), в якому всі вони запускаються на одному комп'ютері з одним виконавцем на кожне (ядро процесора) і робота кластера лише емулюється. Це корисно для розробки і тестування. Зазвичай цей режим використовується для розробки або тестування, коли розподілене зберігання не потрібне і натомість використовується локальна файлова система.

Apache Spark потребує для розгортання кластера [en], який контролює фізичні машини і виділяє ресурси та [en]. В Spark менеджером може працювати як вбудований менеджер Spark (англ. Spark standalone cluster manager), так і YARN або (Apache Mesos). Для розподіленого зберігання, Spark може з'єднуватись з найрізноманітнішими системами, включаючи (Hadoop Distributed File System), , (Cassandra), , Amazon S3, (Kudu), або реалізацію оригінального рішення.

Spark дозволяє писати запити надаючи API наступними мовами програмування: Scala, Python, Java, SQL та R.

  • $SPARK_HOME/bin/spark-shell запускає (REPL) на Scala
  • $SPARK_HOME/bin/pyspark запускає (REPL) на Python

API до процесу драйвера називається сесією Spark (англ. Spark Session) і доступне як змінна spark в оболонках для Scala та Python.

DataFrame

Основна структура даних з якою працює Spark — DataFrame. Вона містить таблицю яка складається з рядків та колонок. Список колонок та їхніх типів називають схемою (яку можна подивитись викликавши метод df.printSchema()). Аналогічні структури даних є в (мові R) та бібліотеці (pandas), але в Spark він відрізняється тим що є розподіленим на кілька розділів (англ. partitions). Розділ — це набір рядків DataFrame на одній фізичній машині кластеру.

DataFrame в Spark — незмінні, але до нього можна застосувати перетворення (англ. transformations) щоб утворити новий DataFrame. Наприклад: 

evenRows = myData.where("number % 2 = 0") # утворюємо DataFrame evenRows з датафрейму myData

Перетворення ліниві, і не виконуються, а лише додаються до плану обчислень доти, доки користувач не попросить про якусь дію (англ. action). Дія може вивести дані в консоль, файл чи базу даних, або зібрати їх в об'єкти мови якою писали запит. Приклад дії — evenRows.count() — підрахунок кількості рядків в DataFrame.

Дія запускає завдання (англ. job), яке виконує всі необхідні перетворення та дію згідно оптимізованого плану обчислень. Процес виконання завдання можна моніторити з вебінтерфейсу користувача Spark, який знаходиться за адресою http://localhost:4040/ в локальному режимі, або на вузлі кластера на якому запущений драйвер.

SparkSQL

Крім методів об'єкта DataFrame з даними можна працювати за допомогою Spark SQL. Для цього Spark може створити з DataFrame розріз даних (віртуальну таблицю). Це робиться викликом: 

myDataFrame.createOrReplaceTempView("назва_таблиці")

Після чого можна виконати запит в REPL, через метод sql об'єкта сесії: 

spark.sql("SELECT ... FROM назва_таблиці ...")

RDD

API Apache Spark зосереджено навколо структури даних, яка називається пружні розподілені набори даних (англ. resilient distributed dataset, RDD), відмовостійка мультимножина елементів даних, яку можна лише читати, розподілена понад кластером машин. Вона була розроблена у відповідь на обмеження парадигми програмування MapReduce, яка нав'язує певну лінійну структуру [en] для розподіленої програми: програми MapReduce читають вхідні дані з диска, застосовують до всіх даних [en], [en] результати застосування map() і зберігають результат на диску. RDDs в Spark функціонують як [en] для розподілених програм, який надає обмежену (навмисне) форму розподіленої спільної пам'яті.

Доступність RDD підтримує реалізацію як (ітеративних алгоритмів), які звертаються до даних багато разів в циклі, так і інтерактивного розвідувального аналізу, тобто повторювані запити до даних як у СКБД. [en] таких застосунків (порівняно з реалізаціями на MapReduce, які типові для стеку Apache Hadoop) може бути меншою на кілька порядків. До класу ітеративних алгоритмів входять тренувальні алгоритми систем машинного навчання, використання яких є першопричиною розробки Apache Spark.

Spark Core

Spark Core це основа всього проєкту. Він надає диспетчеризацію задач, планування, та базовий , які надаються через прикладний програмний інтерфейс (для Java, Python, Scala, та R) зосереджений навколо абстракції RDD (Java API доступне для інших мов JVM, але може також використовуватись деякими не-JVM мовами, такими як Julia, які можуть приєднуватись до JVM). Цей інтерфейс мавпує функційну модель (програмування вищого порядку): програма «драйвер» активує паралельні операції, такі як map, filter або reduce над RDD передаючи функцію Spark, який визначає графік виконання функції на кластері. Ці операції, і додаткові, такі як (Join)-и, приймають RDD як вхідні дані та утворюють нові RDD. RDD незмінні, а операції над ними ліниві; стійкість до відмов забезпечується запам'ятовуванням походження кожного RDD (як послідовності операцій, якими його отримано), щоб у випадку втрати даних його можна було обчислити наново. RDD можуть містити будь-який тип об'єктів Python, Java, чи Scala.

Окрім функціонального стилю програмування з RDD, Spark надає два обмежені види спільних змінних: широкомовні змінні (англ. broadcast variables) стосуються даних лише для читання, які мають бути доступними на всіх вузлах, та акумулятори (англ. accumulators), які можна використовувати для програмування агрегації в імперативному стилі.

Типовим прикладом функційного програмування, яке зосереджується на RDD є наступна програма на Scala яка обчислює частоти всіх слів, що зустрічаються в наборі текстових файлів і роздруковує ті, що трапляються найчастіше. Кожна map, flatMap (варіант map) та reduceByKey приймає анонімну функцію, що виконує просту операцію над одним елементом даних (або парою елементів), і використовує її щоб перетворити RDD в новий RDD. 

val conf = new SparkConf().setAppName("wiki_test") // створити об'єкт конфігурації Spark val sc = new SparkContext(conf) // Створити spark context val data = sc.textFile("/шлях/до/якоїсь директорії") // Прочитати файли з "якоїсь директорії" в RDD що складається з пар (назва файлу, вміст). val tokens = data.flatMap(_.split(" ")) // Розділити кожен файл на список токенів (слів).  val wordFreq = tokens.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // Присвоїти кількість 1 кожному токену, а тоді підрахувати суми для кожного окремого слова. wordFreq.sortBy(s => -s._2).map(x => (x._2, x._1)).top(10) // Отримати найпопулярніші 10 слів. Переставити слово і частоту аби відсортувати за частотою.

Spark SQL

Компонент Spark SQL працює поверх Spark Core та забезпечує абстракцію над даними — DataFrames (її до виходу версії Spark 1.3 називали SchemaRDDs), що надає підтримку структурованих та [en]. Spark SQL надає предметно-орієнтовану мову (DSL) для маніпуляції датафреймами в Scala, Java, чи Python. Також додає підтримку мови SQL, з інтерфейсом командного рядка та (ODBC)/(JDBC) серверами. Хоча датафреймам бракує перевірки типів на етапі компіляції яка доступна для RDD, починаючи з Spark 2.0, Spark SQL також підтримує строго типізований DataSet. 

import org.apache.spark.sql.SQLContext val url = "jdbc:mysql://yourIP:yourPort/test?user=yourUsername;password=yourPassword" // URL для сервера бази даних. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // Створити об'єкт sql контексту val df = sqlContext  .read  .format("jdbc")  .option("url", url)  .option("dbtable", "people")  .load() df.printSchema() // Показує схему DataFrame. val countsByAge = df.groupBy("age").count() // Рахує кількість людей кожного віку

Spark Streaming

Spark Streaming використовує можливість швидкого планування Spark Core щоб здійснювати потокову аналітику. Він споживає дані в міні-пакетах і виконує RDD перетворення над тими міні-пакетами. Така схема дозволяє використовувати для потокової аналітики такий самий код що й для аналітики над пакетами даних, таким чином дозволяючи просту реалізацію (лямбда-архітектури). Проте, ця зручність оплачується латентністю яка дорівнює тривалості обробки міні-пакету. Існують інші рушії обробки потокових даних, які обробляють кожну подію окремо, а не в міні-пакетах, такі як [en] та потоковий компонент [en]. Spark Streaming має вбудовану можливість читання з (Apache Kafka), [en], Twitter, (ZeroMQ), (Kinesis), та сокетів TCP/IP.

Бібліотека машинного навчання MLlib

Spark MLlib — це розподілений фреймворк для машинного навчання побудований на основі Spark Core. Великою мірою завдяки розподіленій архітектурі Spark яка активно використовує оперативну пам'ять, вона в 9 разів швидша за рішення на основі дисків, які використовуються в [en] (згідно тестів продуктивності здійснених розробниками MLlib над задачею програмування Alternating Least Squares (ALS), і до того як Mahout отримав інтерфейс до Spark), і масштабується краще за [en]. Багато типових статистичних алгоритмів та алгоритмів машинного навчання реалізовані і постачаються разом з MLlib що спрощує побудову великих (пайплайнів) машинного навчання, наприклад:

GraphX

GraphX це розподілений фреймворк обробки графів на основі Apache Spark. Через те що він побудований на основі незмінних RDD, графи теж незмінні, тому GraphX непридатний для роботи з графами що оновлюються, тим більше транзакціями, як у (графових базах даних). GraphX надає два окремі API для реалізації масово паралельних алгоритмів (таких як PageRank): Pregel-подібне, та більш загальне — MapReduce API. На відміну від попередника, Bagel, підтримка якого формально завершилась з версії 1.6, GraphX має повну підтримку графів з атрибутами (графів в яких до вершин та ребер можуть приєднуватись атрибути).

GraphX можна розглядати як Spark-альтернативу [en], який використовує дисковий MapReduce Hadoop.

Як і Apache Spark, GraphX спершу розпочався як дослідницький проєкт AMPLab Берклі та Databricks, і пізніше був переданий в Apache Software Foundation в проєкт Spark.

Інфраструктура

Сайт Spark Packages станом на вересень 2017-го містить більш ніж 360 пакетів які розширюють функціональність Spark дозволяючи йому записувати та читати дані з різних джерел і форматів, містять реалізації різних алгоритмів машинного навчання та роботи з графами та інше.

Історія

Проєкт Spark був початий (Матеєм Захарією) AMPLab університету Берклі в 2009, а його код відкритий в 2010 під ліцензією BSD.

У 2013, проєкт був подарований Apache Software Foundation і змінив свою ліцензію на Apache 2.0. У лютому 2014, Spark став проєктом верхнього рівня в Apache Software Foundation.

В листопаді 2014, компанія (Databricks) заснована Матеєм, встановила за допомогою Spark новий світовий рекорд з сортування великих обсягів даних.

Spark мав понад 1000 учасників проєкту в 2015, що зробило його одним з найактивніших проєктів в Apache Software Foundation і одним з найактивніших проєктів великих даних з відкритим кодом.

Зважаючи на популярність платформи, такі платні програми як [en] та безкоштовні товариства, такі як [en] почали пропонувати спеціалізовані навчальні курси

Версія Дата першого релізу Остання мінорна версія Дата релізу
Old version, no longer supported: 0.5 2012-06-12 0.5.1 2012-10-07
Old version, no longer supported: 0.6 2012-10-14 0.6.2 2013-02-07
Old version, no longer supported: 0.7 2013-02-27 0.7.3 2013-07-16
Old version, no longer supported: 0.8 2013-09-25 0.8.1 2013-12-19
Old version, no longer supported: 0.9 2014-02-02 0.9.2 2014-07-23
Old version, no longer supported: 1.0 2014-05-26 1.0.2 2014-08-05
Old version, no longer supported: 1.1 2014-09-11 1.1.1 2014-11-26
Old version, no longer supported: 1.2 2014-12-18 1.2.2 2015-04-17
Old version, no longer supported: 1.3 2015-03-13 1.3.1 2015-04-17
Old version, no longer supported: 1.4 2015-06-11 1.4.1 2015-07-15
Old version, no longer supported: 1.5 2015-09-09 1.5.2 2015-11-09
Old version, no longer supported: 1.6 2016-01-04 1.6.3 2016-11-07
Old version, no longer supported: 2.0 2016-07-26 2.0.2 2016-11-14
Old version, no longer supported: 2.1 2016-12-28 2.1.3 2018-06-26
Old version, no longer supported: 2.2 2017-07-11 2.2.3 2019-01-11
Old version, no longer supported: 2.3 2018-02-28 2.3.4 2019-09-09
Older version, yet still supported: 2.4 LTS 2018-11-02 2.4.8 2021-05-17
Current stable version: 3.0 2020-06-18 3.0.3 2021-06-01
Current stable version: 3.1 2021-03-02 3.1.3 2022-02-18
Current stable version: 3.2 2021-10-13 3.2.1 2022-01-26
Current stable version: 3.3 2022-06-16 3.3.0 2022-06-16
Легенда:
Стара версія
Стара версія, все ще підтримується
Остання версія
Остання бета-версія
Майбутній реліз

Виноски

  1. The apache-spark Open Source Project on Open Hub: Languages Page — 2006.
    d:Track:Q124688
  2. https://projects.apache.org/json/projects/spark.json
  3. Spark получил статус первичного проекта Apache [ 6 березня 2014 у Wayback Machine.] // opennet.ru 27.02.2014
  4. . Архів оригіналу за 29 червня 2015. Процитовано 28 січня 2015.
  5. . Архів оригіналу за 27 вересня 2015. Процитовано 8 жовтня 2015.
  6. Zaharia та Chambers, 2017.
  7. . Архів оригіналу за 12 вересня 2017. Процитовано 11 вересня 2017.
  8. . apache.org. Apache Foundation. 18 грудня 2014. Архів оригіналу за 19 січня 2015. Процитовано 18 січня 2015.
  9. . Архів оригіналу за 24 березня 2015. Процитовано 15 вересня 2017.
  10. . Архів оригіналу за 30 вересня 2017. Процитовано 15 вересня 2017.
  11. Doan, DuyHai (10 вересня 2014). . Cassandra User (Список розсилки). Архів оригіналу за 30 травня 2015. Процитовано 21 листопада 2014.
  12. Zaharia, Matei; Chowdhury, Mosharaf; Franklin, Michael J.; Shenker, Scott; Stoica, Ion. (PDF). USENIX Workshop on Hot Topics in Cloud Computing (HotCloud). Архів оригіналу (PDF) за 10 квітня 2016. Процитовано 15 вересня 2017.
  13. Zaharia, Matei; Chowdhury, Mosharaf; Das, Tathagata; Dave, Ankur; Ma,, Justin; McCauley, Murphy; J., Michael; Shenker, Scott; Stoica, Ion. (PDF). USENIX Symp. Networked Systems Design and Implementation. Архів оригіналу (PDF) за 12 серпня 2017. Процитовано 15 вересня 2017.
  14. Xin, Reynold; Rosen, Josh; Zaharia, Matei; Franklin, Michael; Shenker, Scott; Stoica, Ion (June 2013). (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 9 серпня 2017. Процитовано 15 вересня 2017.
  15. Harris, Derrick (28 червня 2014). . . Архів оригіналу за 24 жовтня 2017. Процитовано 15 вересня 2017.
  16. . Архів оригіналу за 11 червня 2018. Процитовано 25 вересня 2017.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title ()
  17. . Архів оригіналу за 8 жовтня 2017. Процитовано 7 жовтня 2017.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title ()
  18. . www.pluralsight.com. Архів оригіналу за 9 жовтня 2017. Процитовано 20 листопада 2016.
  19. Shapira, Gwen (29 серпня 2014). . cloudera.com. Cloudera. Архів оригіналу за 14 червня 2016. Процитовано 17 червня 2016. re-use the same aggregates we wrote for our batch application on a real-time data stream
  20. . IEEE. May 2016. Архів оригіналу (PDF) за 5 березня 2020. Процитовано 9 жовтня 2017.
  21. Kharbanda, Arush (17 березня 2015). . sigmoid.com. Sigmoid (Sunnyvale, California IT product company). Архів оригіналу за 15 серпня 2016. Процитовано 7 липня 2016.
  22. Sparks, Evan; Talwalkar, Ameet (6 серпня 2013). . slideshare.net. Spark User Meetup, San Francisco, California. Архів оригіналу за 24 червня 2015. Процитовано 10 лютого 2014.
  23. . spark.apache.org. Архів оригіналу за 19 жовтня 2017. Процитовано 18 січня 2016.
  24. Malak, Michael (14 червня 2016). . slideshare.net. sparksummit.org. Архів оригіналу за 17 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016.
  25. Malak, Michael (1 липня 2016). . Manning. с. 89. ISBN . Архів оригіналу за 21 березня 2022. Процитовано 9 жовтня 2017. Pregel and its little sibling aggregateMessages() are the cornerstones of graph processing in GraphX. ... algorithms that require more flexibility for the terminating condition have to be implemented using aggregateMessages()
  26. Malak, Michael (14 червня 2016). . slideshare.net. sparksummit.org. Архів оригіналу за 17 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016.
  27. Malak, Michael (1 липня 2016). . Manning. с. 9. ISBN . Архів оригіналу за 21 березня 2022. Процитовано 9 жовтня 2017. Giraph is limited to slow Hadoop Map/Reduce
  28. Gonzalez, Joseph; Xin, Reynold; Dave, Ankur; Crankshaw, Daniel; Franklin, Michael; Stoica, Ion (Oct 2014). (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 7 грудня 2014. Процитовано 9 жовтня 2017.
  29. . Архів оригіналу за 4 вересня 2017. Процитовано 11 вересня 2017.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title ()
  30. . apache.org. Apache Software Foundation. 27 лютого 2014. Архів оригіналу за 17 березня 2015. Процитовано 4 березня 2014.
  31. . Архів оригіналу за 15 травня 2015. Процитовано 14 вересня 2017.
  32. . Архів оригіналу за 7 грудня 2014. Процитовано 14 вересня 2017.
  33. . Venture Beat. Архів оригіналу за 15 лютого 2016. Процитовано 21 лютого 2016.
  34. Spark News. apache.org. оригіналу за 25 серпня 2021.
  35. Spark News. apache.org.
  36. Spark 3.1.3 released. spark.apache.org. оригіналу за 18 червня 2022.

Література

  • (Zaharia, Matei); Chambers, Bill (2017). . ISBN . Архів оригіналу за 11 вересня 2017. Процитовано 11 вересня 2017.

Посилання

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Дата публікації:
Apache Spark visokoproduktivne rishennya dlya obrobki danih sho zberigayutsya v klasteri Hadoop U porivnyanni z nadanim u Hadoop mehanizmom MapReduce Spark zabezpechuye u 100 raziv bilshu produktivnist pri obroblenni danih v pam yati j 10 raziv pri rozmishenni danih na diskah Rushij mozhe vikonuvatisya na vuzlah klastera Hadoop yak za dopomogoyu Hadoop YARN tak i u vidokremlenomu rezhimi Pidtrimuyetsya obroblennya danih u shovishah HDFS Cassandra ta bud yakomu formati vvedennya Hadoop InputFormat Apache SparkTipprogramnij karkas d i hmarni obchislennyaAvtorMatej ZahariyaRozrobnikApache Software FoundationPlatformavirtualna mashina JavaOperacijna sistemaWindows Linux i macOSMova programuvannyaScala 1 2 Java 2 Python 2 R 2 SQL 2 i Java Database Connectivity 2 Stan rozrobkiaktivnijLicenziyad i Licenziya BSDRepozitorijhttps github com apache spark https gitbox apache org repos asf spark gitVebsajtspark apache org Mediafajli u Vikishovishi Spark mozhe vikoristovuvatisya yak u tipovih scenariyah obroblennya danih shozhih na MapReduce tak i dlya realizaciyi specifichnih metodiv takih yak potokove obroblennya SQL interaktivni ta analitichni zapiti rishennya zadach mashinnogo navchannya i robota z grafami Programi dlya obroblennya danih mozhut stvoryuvatisya na movah Scala Java Python ta R Spark pislya perebuvannya v inkubatori stav pervinnim proyektom Apache Software Foundation vid lyutogo 2014 Z kompanij kotri vikoristovuyut Spark vidznachayutsya Alibaba Databricks IBM Intel Yahoo Cisco Systems U zhovtni 2014 roku Apache Spark vstanoviv svitovij rekord pri sortuvanni 100 terabajt danih Zgidno z opituvannyam O Reilly u 2015 roci 17 doslidnikiv danih vikoristovuyut Apache Spark OpisZastosunok Spark skladayetsya z procesu drajvera angl driver process ta bagatoh procesiv vikonavciv angl executor processes Drajver ye sercem zastosunku Spark i vikonuye nastupni funkciyi Zberigaye ta obroblyaye informaciyu pro stan zastosunku Vidpovidaye na zapiti koristuvackih program Analizuye ta rozpodilyaye zavdannya mizh vikonavcyami ta poryadok yih vikonannya Vikonavci natomist vikonuyut zavdannya ta zvituyut pro yih vikonannya i svij stan drajveru Tak yak drajver i vikonavci ye zvichajnimi procesami Spark mozhe pracyuvati v psevdo rozpodilenomu lokalnomu rezhimi angl local mode v yakomu vsi voni zapuskayutsya na odnomu komp yuteri z odnim vikonavcem na kozhne yadro procesora i robota klastera lishe emulyuyetsya Ce korisno dlya rozrobki i testuvannya Zazvichaj cej rezhim vikoristovuyetsya dlya rozrobki abo testuvannya koli rozpodilene zberigannya ne potribne i natomist vikoristovuyetsya lokalna fajlova sistema Apache Spark potrebuye dlya rozgortannya klastera en yakij kontrolyuye fizichni mashini i vidilyaye resursi ta en V Spark menedzherom mozhe pracyuvati yak vbudovanij menedzher Spark angl Spark standalone cluster manager tak i YARN abo Apache Mesos Dlya rozpodilenogo zberigannya Spark mozhe z yednuvatis z najriznomanitnishimi sistemami vklyuchayuchi Hadoop Distributed File System Cassandra OpenStack Swift Amazon S3 Kudu abo realizaciyu originalnogo rishennya Spark dozvolyaye pisati zapiti nadayuchi API nastupnimi movami programuvannya Scala Python Java SQL ta R SPARK HOME bin spark shell zapuskaye REPL na Scala SPARK HOME bin pyspark zapuskaye REPL na Python API do procesu drajvera nazivayetsya sesiyeyu Spark angl Spark Session i dostupne yak zminna spark v obolonkah dlya Scala ta Python DataFrame Osnovna struktura danih z yakoyu pracyuye Spark DataFrame Vona mistit tablicyu yaka skladayetsya z ryadkiv ta kolonok Spisok kolonok ta yihnih tipiv nazivayut shemoyu yaku mozhna podivitis viklikavshi metod df printSchema Analogichni strukturi danih ye v movi R ta biblioteci pandas ale v Spark vin vidriznyayetsya tim sho ye rozpodilenim na kilka rozdiliv angl partitions Rozdil ce nabir ryadkiv DataFrame na odnij fizichnij mashini klasteru DataFrame v Spark nezminni ale do nogo mozhna zastosuvati peretvorennya angl transformations shob utvoriti novij DataFrame Napriklad evenRows myData where number 2 0 utvoryuyemo DataFrame evenRows z datafrejmu myData Peretvorennya linivi i ne vikonuyutsya a lishe dodayutsya do planu obchislen doti doki koristuvach ne poprosit pro yakus diyu angl action Diya mozhe vivesti dani v konsol fajl chi bazu danih abo zibrati yih v ob yekti movi yakoyu pisali zapit Priklad diyi evenRows count pidrahunok kilkosti ryadkiv v DataFrame Diya zapuskaye zavdannya angl job yake vikonuye vsi neobhidni peretvorennya ta diyu zgidno optimizovanogo planu obchislen Proces vikonannya zavdannya mozhna monitoriti z vebinterfejsu koristuvacha Spark yakij znahoditsya za adresoyu http localhost 4040 v lokalnomu rezhimi abo na vuzli klastera na yakomu zapushenij drajver SparkSQL Krim metodiv ob yekta DataFrame z danimi mozhna pracyuvati za dopomogoyu Spark SQL Dlya cogo Spark mozhe stvoriti z DataFrame rozriz danih virtualnu tablicyu Ce robitsya viklikom myDataFrame createOrReplaceTempView nazva tablici Pislya chogo mozhna vikonati zapit v REPL cherez metod sql ob yekta sesiyi spark sql SELECT FROM nazva tablici RDD API Apache Spark zoseredzheno navkolo strukturi danih yaka nazivayetsya pruzhni rozpodileni nabori danih angl resilient distributed dataset RDD vidmovostijka multimnozhina elementiv danih yaku mozhna lishe chitati rozpodilena ponad klasterom mashin Vona bula rozroblena u vidpovid na obmezhennya paradigmi programuvannya MapReduce yaka nav yazuye pevnu linijnu strukturu en dlya rozpodilenoyi programi programi MapReduce chitayut vhidni dani z diska zastosovuyut do vsih danih en en rezultati zastosuvannya map i zberigayut rezultat na disku RDDs v Spark funkcionuyut yak en dlya rozpodilenih program yakij nadaye obmezhenu navmisne formu rozpodilenoyi spilnoyi pam yati Dostupnist RDD pidtrimuye realizaciyu yak iterativnih algoritmiv yaki zvertayutsya do danih bagato raziv v cikli tak i interaktivnogo rozviduvalnogo analizu tobto povtoryuvani zapiti do danih yak u SKBD en takih zastosunkiv porivnyano z realizaciyami na MapReduce yaki tipovi dlya steku Apache Hadoop mozhe buti menshoyu na kilka poryadkiv Do klasu iterativnih algoritmiv vhodyat trenuvalni algoritmi sistem mashinnogo navchannya vikoristannya yakih ye pershoprichinoyu rozrobki Apache Spark Spark Core Spark Core ce osnova vsogo proyektu Vin nadaye dispetcherizaciyu zadach planuvannya ta bazovij vvid vivid yaki nadayutsya cherez prikladnij programnij interfejs dlya Java Python Scala ta R zoseredzhenij navkolo abstrakciyi RDD Java API dostupne dlya inshih mov JVM ale mozhe takozh vikoristovuvatis deyakimi ne JVM movami takimi yak Julia yaki mozhut priyednuvatis do JVM Cej interfejs mavpuye funkcijnu model programuvannya vishogo poryadku programa drajver aktivuye paralelni operaciyi taki yak map filter abo reduce nad RDD peredayuchi funkciyu Spark yakij viznachaye grafik vikonannya funkciyi na klasteri Ci operaciyi i dodatkovi taki yak Join i prijmayut RDD yak vhidni dani ta utvoryuyut novi RDD RDD nezminni a operaciyi nad nimi linivi stijkist do vidmov zabezpechuyetsya zapam yatovuvannyam pohodzhennya kozhnogo RDD yak poslidovnosti operacij yakimi jogo otrimano shob u vipadku vtrati danih jogo mozhna bulo obchisliti nanovo RDD mozhut mistiti bud yakij tip ob yektiv Python Java chi Scala Okrim funkcionalnogo stilyu programuvannya z RDD Spark nadaye dva obmezheni vidi spilnih zminnih shirokomovni zminni angl broadcast variables stosuyutsya danih lishe dlya chitannya yaki mayut buti dostupnimi na vsih vuzlah ta akumulyatori angl accumulators yaki mozhna vikoristovuvati dlya programuvannya agregaciyi v imperativnomu stili Tipovim prikladom funkcijnogo programuvannya yake zoseredzhuyetsya na RDD ye nastupna programa na Scala yaka obchislyuye chastoti vsih sliv sho zustrichayutsya v nabori tekstovih fajliv i rozdrukovuye ti sho traplyayutsya najchastishe Kozhna map flatMap variant map ta reduceByKey prijmaye anonimnu funkciyu sho vikonuye prostu operaciyu nad odnim elementom danih abo paroyu elementiv i vikoristovuye yiyi shob peretvoriti RDD v novij RDD val conf new SparkConf setAppName wiki test stvoriti ob yekt konfiguraciyi Spark val sc new SparkContext conf Stvoriti spark context val data sc textFile shlyah do yakoyis direktoriyi Prochitati fajli z yakoyis direktoriyi v RDD sho skladayetsya z par nazva fajlu vmist val tokens data flatMap split Rozdiliti kozhen fajl na spisok tokeniv sliv val wordFreq tokens map 1 reduceByKey Prisvoyiti kilkist 1 kozhnomu tokenu a todi pidrahuvati sumi dlya kozhnogo okremogo slova wordFreq sortBy s gt s 2 map x gt x 2 x 1 top 10 Otrimati najpopulyarnishi 10 sliv Perestaviti slovo i chastotu abi vidsortuvati za chastotoyu Spark SQL Komponent Spark SQL pracyuye poverh Spark Core ta zabezpechuye abstrakciyu nad danimi DataFrames yiyi do vihodu versiyi Spark 1 3 nazivali SchemaRDDs sho nadaye pidtrimku strukturovanih ta en Spark SQL nadaye predmetno oriyentovanu movu DSL dlya manipulyaciyi datafrejmami v Scala Java chi Python Takozh dodaye pidtrimku movi SQL z interfejsom komandnogo ryadka ta ODBC JDBC serverami Hocha datafrejmam brakuye perevirki tipiv na etapi kompilyaciyi yaka dostupna dlya RDD pochinayuchi z Spark 2 0 Spark SQL takozh pidtrimuye strogo tipizovanij DataSet import org apache spark sql SQLContext val url jdbc mysql yourIP yourPort test user yourUsername password yourPassword URL dlya servera bazi danih val sqlContext new org apache spark sql SQLContext sc Stvoriti ob yekt sql kontekstu val df sqlContext read format jdbc option url url option dbtable people load df printSchema Pokazuye shemu DataFrame val countsByAge df groupBy age count Rahuye kilkist lyudej kozhnogo viku Spark Streaming Spark Streaming vikoristovuye mozhlivist shvidkogo planuvannya Spark Core shob zdijsnyuvati potokovu analitiku Vin spozhivaye dani v mini paketah i vikonuye RDD peretvorennya nad timi mini paketami Taka shema dozvolyaye vikoristovuvati dlya potokovoyi analitiki takij samij kod sho j dlya analitiki nad paketami danih takim chinom dozvolyayuchi prostu realizaciyu lyambda arhitekturi Prote cya zruchnist oplachuyetsya latentnistyu yaka dorivnyuye trivalosti obrobki mini paketu Isnuyut inshi rushiyi obrobki potokovih danih yaki obroblyayut kozhnu podiyu okremo a ne v mini paketah taki yak en ta potokovij komponent en Spark Streaming maye vbudovanu mozhlivist chitannya z Apache Kafka en Twitter ZeroMQ Kinesis ta soketiv TCP IP Biblioteka mashinnogo navchannya MLlib Spark MLlib ce rozpodilenij frejmvork dlya mashinnogo navchannya pobudovanij na osnovi Spark Core Velikoyu miroyu zavdyaki rozpodilenij arhitekturi Spark yaka aktivno vikoristovuye operativnu pam yat vona v 9 raziv shvidsha za rishennya na osnovi diskiv yaki vikoristovuyutsya v en zgidno testiv produktivnosti zdijsnenih rozrobnikami MLlib nad zadacheyu programuvannya Alternating Least Squares ALS i do togo yak Mahout otrimav interfejs do Spark i masshtabuyetsya krashe za en Bagato tipovih statistichnih algoritmiv ta algoritmiv mashinnogo navchannya realizovani i postachayutsya razom z MLlib sho sproshuye pobudovu velikih pajplajniv mashinnogo navchannya napriklad pidsumovuvalni statistiki korelyaciyi stratifikovani probi perevirka gipotez generaciya vipadkovih danih klasifikaciya ta regresiya oporno vektorni mashini logistichna regresiya linijna regresiya dereva rishen nayivnij bayesiv klasifikator Zasobi kolaborativnoyi filtraciyi vklyuchno z alternating least squares ALS metodi klasternogo analizu taki yak k serednih ta en LDA metodi znizhennya rozmirnosti taki yak singulyarnij rozklad matrici SVD ta metod golovnih komponent PCA funkciyi vidilyannya oznak ta peretvorennya danih algoritmi optimizaciyi taki yak metod stohastichnogo gradiyenta L BFGS GraphX GraphX ce rozpodilenij frejmvork obrobki grafiv na osnovi Apache Spark Cherez te sho vin pobudovanij na osnovi nezminnih RDD grafi tezh nezminni tomu GraphX nepridatnij dlya roboti z grafami sho onovlyuyutsya tim bilshe tranzakciyami yak u grafovih bazah danih GraphX nadaye dva okremi API dlya realizaciyi masovo paralelnih algoritmiv takih yak PageRank Pregel podibne ta bilsh zagalne MapReduce API Na vidminu vid poperednika Bagel pidtrimka yakogo formalno zavershilas z versiyi 1 6 GraphX maye povnu pidtrimku grafiv z atributami grafiv v yakih do vershin ta reber mozhut priyednuvatis atributi GraphX mozhna rozglyadati yak Spark alternativu en yakij vikoristovuye diskovij MapReduce Hadoop Yak i Apache Spark GraphX spershu rozpochavsya yak doslidnickij proyekt AMPLab Berkli ta Databricks i piznishe buv peredanij v Apache Software Foundation v proyekt Spark InfrastrukturaSajt Spark Packages stanom na veresen 2017 go mistit bilsh nizh 360 paketiv yaki rozshiryuyut funkcionalnist Spark dozvolyayuchi jomu zapisuvati ta chitati dani z riznih dzherel i formativ mistyat realizaciyi riznih algoritmiv mashinnogo navchannya ta roboti z grafami ta inshe IstoriyaProyekt Spark buv pochatij Mateyem Zahariyeyu AMPLab universitetu Berkli v 2009 a jogo kod vidkritij v 2010 pid licenziyeyu BSD U 2013 proyekt buv podarovanij Apache Software Foundation i zminiv svoyu licenziyu na Apache 2 0 U lyutomu 2014 Spark stav proyektom verhnogo rivnya v Apache Software Foundation V listopadi 2014 kompaniya Databricks zasnovana Mateyem vstanovila za dopomogoyu Spark novij svitovij rekord z sortuvannya velikih obsyagiv danih Spark mav ponad 1000 uchasnikiv proyektu v 2015 sho zrobilo jogo odnim z najaktivnishih proyektiv v Apache Software Foundation i odnim z najaktivnishih proyektiv velikih danih z vidkritim kodom Zvazhayuchi na populyarnist platformi taki platni programi yak en ta bezkoshtovni tovaristva taki yak en pochali proponuvati specializovani navchalni kursi Versiya Data pershogo relizu Ostannya minorna versiya Data relizu Old version no longer supported 0 5 2012 06 12 0 5 1 2012 10 07 Old version no longer supported 0 6 2012 10 14 0 6 2 2013 02 07 Old version no longer supported 0 7 2013 02 27 0 7 3 2013 07 16 Old version no longer supported 0 8 2013 09 25 0 8 1 2013 12 19 Old version no longer supported 0 9 2014 02 02 0 9 2 2014 07 23 Old version no longer supported 1 0 2014 05 26 1 0 2 2014 08 05 Old version no longer supported 1 1 2014 09 11 1 1 1 2014 11 26 Old version no longer supported 1 2 2014 12 18 1 2 2 2015 04 17 Old version no longer supported 1 3 2015 03 13 1 3 1 2015 04 17 Old version no longer supported 1 4 2015 06 11 1 4 1 2015 07 15 Old version no longer supported 1 5 2015 09 09 1 5 2 2015 11 09 Old version no longer supported 1 6 2016 01 04 1 6 3 2016 11 07 Old version no longer supported 2 0 2016 07 26 2 0 2 2016 11 14 Old version no longer supported 2 1 2016 12 28 2 1 3 2018 06 26 Old version no longer supported 2 2 2017 07 11 2 2 3 2019 01 11 Old version no longer supported 2 3 2018 02 28 2 3 4 2019 09 09 Older version yet still supported 2 4 LTS 2018 11 02 2 4 8 2021 05 17 Current stable version 3 0 2020 06 18 3 0 3 2021 06 01 Current stable version 3 1 2021 03 02 3 1 3 2022 02 18 Current stable version 3 2 2021 10 13 3 2 1 2022 01 26 Current stable version 3 3 2022 06 16 3 3 0 2022 06 16 Legenda Stara versiyaStara versiya vse she pidtrimuyetsyaOstannya versiyaOstannya beta versiyaMajbutnij relizVinoskiThe apache spark Open Source Project on Open Hub Languages Page 2006 d Track Q124688 https projects apache org json projects spark json Spark poluchil status pervichnogo proekta Apache 6 bereznya 2014 u Wayback Machine opennet ru 27 02 2014 Arhiv originalu za 29 chervnya 2015 Procitovano 28 sichnya 2015 Arhiv originalu za 27 veresnya 2015 Procitovano 8 zhovtnya 2015 Zaharia ta Chambers 2017 Arhiv originalu za 12 veresnya 2017 Procitovano 11 veresnya 2017 apache org Apache Foundation 18 grudnya 2014 Arhiv originalu za 19 sichnya 2015 Procitovano 18 sichnya 2015 Arhiv originalu za 24 bereznya 2015 Procitovano 15 veresnya 2017 Arhiv originalu za 30 veresnya 2017 Procitovano 15 veresnya 2017 Doan DuyHai 10 veresnya 2014 Cassandra User Spisok rozsilki Arhiv originalu za 30 travnya 2015 Procitovano 21 listopada 2014 Zaharia Matei Chowdhury Mosharaf Franklin Michael J Shenker Scott Stoica Ion PDF USENIX Workshop on Hot Topics in Cloud Computing HotCloud Arhiv originalu PDF za 10 kvitnya 2016 Procitovano 15 veresnya 2017 Zaharia Matei Chowdhury Mosharaf Das Tathagata Dave Ankur Ma Justin McCauley Murphy J Michael Shenker Scott Stoica Ion PDF USENIX Symp Networked Systems Design and Implementation Arhiv originalu PDF za 12 serpnya 2017 Procitovano 15 veresnya 2017 Xin Reynold Rosen Josh Zaharia Matei Franklin Michael Shenker Scott Stoica Ion June 2013 PDF Arhiv originalu PDF za 9 serpnya 2017 Procitovano 15 veresnya 2017 Harris Derrick 28 chervnya 2014 Arhiv originalu za 24 zhovtnya 2017 Procitovano 15 veresnya 2017 Arhiv originalu za 11 chervnya 2018 Procitovano 25 veresnya 2017 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z tekstom archived copy yak znachennya parametru title posilannya Arhiv originalu za 8 zhovtnya 2017 Procitovano 7 zhovtnya 2017 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z tekstom archived copy yak znachennya parametru title posilannya www pluralsight com Arhiv originalu za 9 zhovtnya 2017 Procitovano 20 listopada 2016 Shapira Gwen 29 serpnya 2014 cloudera com Cloudera Arhiv originalu za 14 chervnya 2016 Procitovano 17 chervnya 2016 re use the same aggregates we wrote for our batch application on a real time data stream IEEE May 2016 Arhiv originalu PDF za 5 bereznya 2020 Procitovano 9 zhovtnya 2017 Kharbanda Arush 17 bereznya 2015 sigmoid com Sigmoid Sunnyvale California IT product company Arhiv originalu za 15 serpnya 2016 Procitovano 7 lipnya 2016 Sparks Evan Talwalkar Ameet 6 serpnya 2013 slideshare net Spark User Meetup San Francisco California Arhiv originalu za 24 chervnya 2015 Procitovano 10 lyutogo 2014 spark apache org Arhiv originalu za 19 zhovtnya 2017 Procitovano 18 sichnya 2016 Malak Michael 14 chervnya 2016 slideshare net sparksummit org Arhiv originalu za 17 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 Malak Michael 1 lipnya 2016 Manning s 89 ISBN 9781617292521 Arhiv originalu za 21 bereznya 2022 Procitovano 9 zhovtnya 2017 Pregel and its little sibling aggregateMessages are the cornerstones of graph processing in GraphX algorithms that require more flexibility for the terminating condition have to be implemented using aggregateMessages Malak Michael 14 chervnya 2016 slideshare net sparksummit org Arhiv originalu za 17 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 Malak Michael 1 lipnya 2016 Manning s 9 ISBN 9781617292521 Arhiv originalu za 21 bereznya 2022 Procitovano 9 zhovtnya 2017 Giraph is limited to slow Hadoop Map Reduce Gonzalez Joseph Xin Reynold Dave Ankur Crankshaw Daniel Franklin Michael Stoica Ion Oct 2014 PDF Arhiv originalu PDF za 7 grudnya 2014 Procitovano 9 zhovtnya 2017 Arhiv originalu za 4 veresnya 2017 Procitovano 11 veresnya 2017 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z tekstom archived copy yak znachennya parametru title posilannya apache org Apache Software Foundation 27 lyutogo 2014 Arhiv originalu za 17 bereznya 2015 Procitovano 4 bereznya 2014 Arhiv originalu za 15 travnya 2015 Procitovano 14 veresnya 2017 Arhiv originalu za 7 grudnya 2014 Procitovano 14 veresnya 2017 Venture Beat Arhiv originalu za 15 lyutogo 2016 Procitovano 21 lyutogo 2016 Spark News apache org originalu za 25 serpnya 2021 Spark News apache org Spark 3 1 3 released spark apache org originalu za 18 chervnya 2022 LiteraturaZaharia Matei Chambers Bill 2017 ISBN 978 1 4919 1221 8 Arhiv originalu za 11 veresnya 2017 Procitovano 11 veresnya 2017 PosilannyaOficijnij sajt Virtualnij klaster Spark u kontejnerah Docker Damji Jules Wenig Brooke Das Tathagata Lee Denny 2020 Learning Spark PDF English O Reilly Media ISBN 978 1 492 05004 9
Топ