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In Unternehmen geht es nur um die Verarbeitung von Big Data. Um Ihnen diesen Prozess zu erleichtern, haben wir Spark eingeführt. Lassen Sie uns tief in Spark eintauchen und erfahren, wie es Ihrem Unternehmen hilft.

Offshore Software Solutions ist stolz auf die effektive Entwicklung von Offshoring und Outsourcing von Software. Wir bieten außergewöhnliche Geschäftslösungen, die Sie benötigen, um Ihr Unternehmen sorgfältig zu führen.

Was ist eine Spark-Engine?

Spark ist eine "Cluster Computing Engine", die ursprünglich von Apache eingeführt wurde. Diese Engine ist speziell für die Berechnung großer Datenmengen in einem kurzen Zeitraum konzipiert. Diese Fast-Computing-Engine basiert auf Hadoop.

Spark bietet eine Reihe erstaunlicher Funktionen, darunter Stream-Verarbeitung sowie interaktive Abfragen.

Das ist nicht alles. Das Funkspeicher-Cluster verbessert die Geschwindigkeit der Anwendungen, um Ihnen die Datenverarbeitung zu erleichtern.

Komponenten des Spark-Ökosystems:

Zu den zwei Hauptfunktionen von Spark zählen die schnelle Berechnung sowie die einfache Entwicklung. Diese beiden sind jedoch ohne die richtigen Komponenten nicht möglich. Diese Komponenten des Spark-Ökosystems umfassen:

  • Spark Core: Spark Core unterstützt alle Funktionen von Spark. Es ist im Grunde das grundlegende Verarbeitungs- und Ausführungsmodul. Spark Core wird auch als Datensätze des externen Speichersystems bezeichnet. Es bietet eine Reihe von In-Memory-Berechnungsfunktionen.
  • Spark SQL: Die Spark-Kernkomponente von Spark bietet Datenabstraktion. Diese Abstraktion wird auch als Schema-RDD bezeichnet. Spark SQL unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten.
  • Spark-Streaming: Spark-Streaming ermöglicht Datenverarbeitung in Echtzeit. Diese Komponente von spark führt Streaming-Analysen durch. Der Prozess der Datenverarbeitung erfolgt durch Aufteilen der Daten in kleine Chargen. Spark-Streaming führt auch Dstream (eine Reihe von RDDs) aus. Echtzeit-Streaming wird über Dstream durchgeführt.
  • MLib: MLib ist auch als Machine Learning Library bekannt. Im Grunde ist es das maschinelle Lerngerüst von Spark. Es gibt zwei Hauptkomponenten dieses Modells, nämlich Lernprogramme sowie Algorithmen. Diese Bibliothek führt mehrere Funktionen aus. Diese Funktionen umfassen Klassifizierung, Regression, Clustering und vieles mehr. MLib verbessert auch die Verarbeitung von In-Memory-Daten. Dies wiederum erhöht die Leistung des iterativen Algorithmus.
  • GraphX: GraphX ist die Komponente von Spark, die auf der Oberseite des Spark-Frameworks ausgeführt wird. Es ist das verteilte Graph-Rechenmodell, das die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung in großem Maßstab erhöht.
  • SparkR: Spark und R kombinieren sich zu SparkR. Diese Komponente untersucht verschiedene Techniken. Die Funktionalität von Spark wird verbessert, indem die R-Operationen mit den Skalierbarkeitsfunktionen von Spark kombiniert werden.

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Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Aspekte Ihres Geschäfts. Offshore-Softwarelösungen bieten Spark, um sich um Ihre Big Data zu kümmern und Ihnen beim Wachstum zu helfen.

Wie funktioniert Spark?

Spark bietet RDD auch als Resilient Distributed DataSets an. RDDs sind die Basiseinheit von Daten. Dies ist eine Gruppe von Datensätzen, die über einen Bereich von Clusterknoten verteilt sind. Sie unterstützen parallele Operationen, die ansonsten unumkehrbar sind. Es gibt drei Möglichkeiten, wie RDDs in Spark erstellt werden können. Diese schließen ein:

  • Durch externe Datensätze
  • Durch parallele Sammlungen
  • Durch vorhandene RDDs

Zu den wichtigsten von RDD ausgeführten Operationen gehören:

  • Transformation
  • Aktion

Transformation:

An RDDs können keine Änderungen vorgenommen werden. Sie können jedoch umgewandelt werden. Die transformierten RDDs führen zur Bildung neuer RDDs. Einige der Transformationen von RDD umfassen:

  • Karte
  • FlatMap
  • Filter

Aktion: Spark reduziert die Aktionsoperationen . Dies bietet einen neuen Wert, der zu den externen Datensätzen hinzugefügt wird.

Wie Spark Ihr Unternehmen beim Wachstum unterstützt

  • High-Speed- Datenverarbeitung: Unternehmen mit großen Datenmengen benötigen eine schnelle Datenverarbeitung. Das bietet Spark an. Die Rechengeschwindigkeit von Spark ist 100 Mal besser als die von Hadoop MapReduce. Dies macht sie zur idealen Option für Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten. Diese Geschwindigkeit wird durch kontrollierte Partitionierung erreicht. Wenn parallel verteilte Daten partitioniert sind, können sie auch bei minimalem Datenverkehr problemlos verarbeitet werden.
  • Mehrere Formate: Die Spark-Datenbank unterstützt eine Reihe von Formaten, einschließlich RDBMS-Tabellen und CSV aus mehreren Datenquellen wie JSON, Hive und Cassandra. Darüber hinaus bietet die Datenquellen-API von Spark SQL einen steckbaren Mechanismus, um den Zugriff auf strukturierte Daten zu erleichtern.
  • Entwicklerfreundlich: Spark kann eine Vielzahl von Sprachen unterstützen, um Anwendungen zu erstellen. Zu diesen Sprachen gehören Java, Python, Scala, R usw. Die APIs verschleiern die Komplexität der Datenverarbeitung mit einfach zu bedienenden, aber hochrangigen Operatoren. Auf diese Weise wird die Anzahl der benötigten Codes reduziert.

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  • Echtzeitverarbeitung: Spark ist die ideale Computing-Engine für Unternehmen, die massive Skalierbarkeit benötigen. Unternehmen mit großen Datenclustern mit verschiedenen Knoten und Verarbeitungsmodellen können problemlos unterstützt werden.
  • Hadoop-kompatibel: Offshore-Softwarelösungen Spark ist mit Hadoop sehr kompatibel. Jeder, der seine Karriere bei Hadoop begonnen hat, kann Spark problemlos bedienen. Dies liegt daran, dass Spark der MapReduce-Ersatz für Hadoop ist. Es kann leicht in einem Hadoop-Cluster betrieben werden, um mit Hilfe von YARN eine Ressourcenplanung durchzuführen.

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