Спарк информационная система: О системе СПАРК

Содержание

Интеграция API СПАРК

  • 25 млн

    запросов
    в сутки

  • 100

    запросов в секунду
    на каждого клиента

  • >120

    интеграций с крупнейшими компаниями,
    банками, государственными органами

АРI (Application Programming Interface) — позволяет интегрировать данные СПАРК с любой иной информационной системой или сервисом, который используется в Вашей организации. Это могут быть системы класса ERP или CRM, 1С, SAP, Oracle, бухгалтерские и банковские системы, корпоративные порталы и системы дистанционного банковского обслуживания и др.

Цели и задачи интеграции

  • Автозаполнение информации
  • Обогащение данных, дедупликация
  • Стандартизация бизнес-процессов
  • Исключение человеческого фактора
  • Проявление должной осмотрительности
  • Комплексная оценка рисков
  • Кредитование юридических и физических лиц

Наши базовые правила

  • Обеспечение обратной совместимости формата данных при выходе новых версий
  • Высокая скорость работы при любом уровне нагрузки
  • Надежность и устойчивость в любое время суток
  • Максимум информации о контрагенте

Основные возможности

  • Поиск компаний по ИНН, ОГРН, наименованию, руководителю, телефону, адресу или сайту, а также по косвенным признакам
  • Получение детальной информации как по компаниям, так и по индивидуальным предпринимателям
  • Заказ и получение выписок из ЕГРЮЛ и ЕГРИП
  • Использование индексов и аналитических показателей в собственных скоринговых моделях
  • Выявление структуры владельцев компании, получение списка связанных и аффилированных лиц, анализ коррупционных рисков
  • Получение бухгалтерской и финансовой отчетности для дальнейшего анализа
  • Мониторинг изменений, в том числе о намерении компании провести ликвидацию или реорганизацию
  • Создание собственных хранилищ с полным набором данных

API СПАРК это классический web service, работающий по протоколу SOAP. Формат обмена данными — XML и в состав сервиса входит более 50 различных методов. Мы постоянно изучаем рынок, отслеживаем тенденции и предлагаем новые возможности и функционал, расширяя состав доступных данных.

Контакты | Спарк Интерфакс

  • Москва

    АО «Интерфакс»

    127006, ул. 1-я Тверская-Ямская, д. 2 стр. 1

    +7 (495) 787-43-43 [email protected]

  • Санкт-Петербург

    ЗАО «Интерфакс–Северо-Запад»

    190031, ул. Садовая, д. 38

    +7 (812) 309-10-87 [email protected]

  • Барнаул

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    656000, пр. Ленина, д.10, оф.314

    +7 (3852) 27-18-31, +7 (933) 311-33-11 [email protected]

  • Белгород

    ЗАО «Интерфакс-Центр»

    308015, ул. Пушкина, д. 49а, офис 24

    +7 (4722) 400-292 [email protected]

  • Владивосток

    ЗАО «Интерфакс-Дальний Восток»

    690090, ул. Алеутская, д. 11 , офис 1005

    +7 (423) 241-20-18, +7 (914) 163-03-23 [email protected]

  • Волгоград

    ООО «Интерфакс-Юг»

    400058, ул. Советская, д. 5, к.1008

    +7 (8442) 59-75-52, +7 (937) 728-99-89 [email protected]

  • Воронеж

    ЗАО «Интерфакс-Центр»

    394018, ул. Свободы, д. 73, офис 304, 403

    +7 (960) 132-82-42 [email protected]

  • Екатеринбург

    ЗАО «ИФ-Урал»

    620014, пр. Ленина, д. 20а, офис 503

    +7 (343) 310-25-71 [email protected]

  • Иваново

    ЗАО «Интерфакс-Центр»

    153012, ул. Пушкина, д. 9 литер «Б», офис 21

    +7 (4932) 90-15-33 [email protected]

  • Иркутск

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    664003, ул. Киевская, д. 7, офис 302

    +7 (3952) 25-83-07 [email protected]

  • Казань

    ЗАО «Интерфакс-Поволжье»

    420097, ул. Академическая, д. 2

    +7 (843) 537-91-45, 537-91-46 [email protected]

  • Калуга

    ЗАО «Интерфакс-Центр»

    248001, ул. Суворова, д. 128

    +7 (910) 86-00-473, +7 (920) 613-89-75 [email protected]

  • Кемерово

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    630011, пр. Советский, д. 56, офис 225

    +7 (3842) 44-13-50 [email protected]

  • Краснодар

    ООО «Интерфакс-Юг»

    350000, ул. Красноармейская д. 32, офис 907

    +7 (861) 274-88-16 [email protected]

  • Красноярск

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    660075, ул. Обороны, д. 3, корп. Б, офис 104

    +7 (391) 205-00-18 [email protected]

  • Нижний Новгород

    ЗАО «Интерфакс-Поволжье»

    603000, ул. Студеная, д. 5

    +7 (831) 439-73-48, 434-33-86 [email protected]

  • Новосибирск

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    630007, ул. Советская, 5 , БЦ Кронос, блок В, 4 этаж

    +7 (383) 363-70-82, 363-73-51 [email protected]

  • Омск

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    644007, ул. Фрунзе, д. 80, офис 1012

    +7 (3812) 21-96-50 [email protected]

  • Пермь

    ЗАО «Интерфакс-Поволжье»

    614015, ул. Петропавловская, д. 41, БЦ «Гранд», офис 210

    +7 (963) 87-94-988 [email protected]

  • Ростов-на-Дону

    ООО «Интерфакс-Юг»

    344000, пр. Буденновский, д. 60, офис 1103

    +7 (863) 204-12-22 [email protected]

  • Самара

    ЗАО «Интерфакс-Поволжье»

    443013, Московское шоссе, д. 4, строение 15, офис 606

    +7 (846) 374-99-85, 374-99-86 [email protected]

  • Симферополь

    ООО «Интерфакс-Юг»

    +7(978) 858-84-28 [email protected]

  • Ставрополь

    ООО «Интерфакс-Юг»

    355035, ул. Дзержинского д. 114 офис 404

    +7 (8652) 94-16-21 [email protected]

  • Томск

    ЗАО «Интерфакс-Сибирь»

    634050, ул. Гагарина, д. 7

    +7 (3822) 90-00-93 [email protected]

  • Тюмень

    ЗАО «ИФ-Урал»

    625002, ул. Осипенко, д. 81, Областной дом журналистов

    + 7 (3452) 382-260, 382-262 [email protected]

  • Хабаровск

    ЗАО «Интерфакс-Дальний Восток»

    680000, ул. Шевченко, д. 9, офис 309

    +7 (4212) 31-56-16, +7 (914) 163-03-23 [email protected]

  • Челябинск

    ЗАО «ИФ-Урал»

    454091, пр. Ленина, д. 55а, офис 1202

    +7 (351) 245-42-47, 245-42-46, +7 (902) 863-90-13 [email protected]

  • Якутск

    ЗАО «Интерфакс-Дальний Восток»

    +7 (914) 273-35-19 [email protected]

  • Ярославль

    ЗАО «Интерфакс-Центр»

    150000, Ярославль, ул. Комсомольская, 4, оф. 27

    +7 (4852) 23-91-99 [email protected]

  • Белоруссия, г. Минск

    ИУП «ИНТЕРФАКС ЗАПАД»

    ул. П.Бровки, 3/2

    (+375 17) 284-05-74 [email protected]

  • Казахстан, г. Алма-Ата

    ТОО «Информационное агентство «Интерфакс-Казахстан»

    ул. Курмангазы, 61-А

    +7 (727) 2501390 [email protected]

  • Украина, г. Киев

    ул. Рейтарская, д. 8/5а

    (044) 270-7465 [email protected]

  • Frankfurt

    Interfax Deutschland Gmbh

    Taunusstrasse 54, D-61440 Oberursel

    +49 6171 695 750 [email protected]

  • Hong Kong

    Interfax News Service Ltd.

    Unit 1406, Office Plus@Sheung Wan, 93-103 Wing Lok Street, Sheung Wan, Hong Kong

    +852-2537 2262 [email protected]

  • London

    Interfax Europe Ltd.

    1-3 College Hill, London EC4R 2RA

    +44 203 004 6200 [email protected]

    • 1СПАРК Риски — ГРУППА КОМПАНИЙ ИНТЕХ-СОФТ

    Описание

    «1СПАРК Риски» дает пользователям программ 1С возможность управлять налоговыми рисками и комплексно оценивать благонадежность контрагентов. Сервис предназначен для руководителей предприятий и лиц, принимающих бизнес-решения, бухгалтеров, менеджеров подразделений материального снабжения, менеджеров по продажам, специалистов финансовых служб и др.

    Сервис создан на базе авторитетной информационно-аналитической системы «СПАРК-Интерфакс». 150 из «ТОП-200» крупнейших компаний по версии Forbes используют СПАРК для проверки контрагентов, управления кредитными и налоговыми рисками, маркетинга и инвестиционного анализа. Теперь эффективные аналитические инструменты оценки контрагентов становятся доступными для предприятий среднего и малого бизнеса.

    Возможности сервиса

    Оценка контрагентов на основе индексов системы СПАРК:

    • Индекс должной осмотрительности (ИДО) — оценка, показывающая вероятность того, что компания является технической, фирмой-однодневкой, брошенным активом. Если показатель в красной зоне, рекомендуется более детально проверить контрагента, если индикатор зеленый – компания имеет все признаки благонадежности. 
      ИДО учитывает более 40 различных факторов: от признаков «однодневности» до активности в Интернете, участия в госзакупках, наличия патентов, лицензий, судебных споров, задолженности по налогам, залогов и т.д. Модель ИДО прошла многолетнюю апробацию, завоевала доверие у тысяч пользователей системы СПАРК.
    • Индекс финансового риска (ИФР) анализирует финансовое состояние компании с точки зрения возможного банкротства. ИФР классифицирует юридические лица по трем уровням риска, учитывая 11 коэффициентов, базирующихся на финансовой отчетности компании. 
      Если ИФР находится в красной зоне, рекомендуется проявлять осторожность при предоставлении товаров и услуг на условиях отсрочки платежа. Отсутствие ИФР говорит о том, что компания не сдает финансовую отчетность в органы статистики.
    • Индекс платежной дисциплины (ИПД) показывает средний фактический срок исполнения компанией финансовых обязательств по различным контрактам. Данные о платежах по счетам поступают в СПАРК на добровольной основе от крупных энергоснабжающих, коммунальных, телекоммуникационных, торговых и иных предприятий. ИПД рассчитывается примерно для 100 000 юридических лиц.

    Мониторинг контрагентов

    Это система оповещения о важных изменениях в жизни контрагента — ликвидация, реорганизация, смена руководителя, адреса, учредителей и т.п. События мониторинга можно просматривать непосредственно в программах 1С и в личном кабинете на портале 1С:ИТС.

    Чтобы отслеживать изменения, сервис использует десятки различных источников информации, включая ЕГРЮЛ, Единый федеральный реестр сведений о фактах деятельности юридических лиц и «Вестник государственной регистрации». Мониторинг контрагентов – это эффективный способ обезопасить себя от неприятных неожиданностей в бизнесе.

    Получение заверенной справки с подробной информацией о контрагенте

    Бизнес-справку о компании можно предъявлять в контролирующих органах или в суде как доказательство проявления должной осмотрительности при работе с контрагентом. Справка является юридически значимой, заверена электронной подписью агентства «Интерфакс».

    Преимущества

    «1СПАРК Риски» встроен в программы 1С и предоставляет пользователям информацию для принятия обоснованных решений:

    • Сделка с недобросовестным поставщиком или неплатежеспособным покупателем может повлечь финансовые потери. Эти риски можно оценить с помощью индексов СПАРК и принять взвешенное решение о целесообразности сделки с контрагентом.
    • Система мониторинга событий по данным СПАРКа помогает узнать о планах контрагента по реорганизации, ликвидации раньше, чем эти сообщения появятся в ЕГРЮЛ, и вовремя отреагировать на действия контрагента.
    • Бизнес-справка, которую дает система, содержит развернутую информацию о существенных индикаторах деятельности контрагента: выявленные факторы риска, проверки государственными органами, финансовые показатели и др. Бизнес-справка является документом, подтверждающим проявление должной осмотрительности.

    «Интерфакс» открывает свободный доступ к системе СПАРК для компаний малого и среднего бизнеса

    Группа «Интерфакс» объявила о предоставлении свободного доступа к системе СПАРК для компаний малого и среднего бизнеса на период действия карантинных ограничений.

    «Многие компании малого и среднего бизнеса оказались сейчас в сложной ситуации, при этом сейчас им как никогда важно оперативно узнавать об изменениях у своих контрагентов, эффективно управлять дебиторской задолженностью, следить за изменениями на рынке. Кроме того, компании вынуждены переводить своих сотрудников на удаленную работу и им требуются дополнительные рабочие места. Принимая все это во внимание, мы на время открыли свободный доступ компаниям малого и среднего бизнеса к системе «СПАРК-Интерфакс». Уверен, что это поможет бизнесу минимизировать потери, снизить риски, продолжить эффективно взаимодействовать с контрагентами», – заявил заместитель генерального директора «Интерфакса», руководитель проекта СПАРК Роман Лаба.

    «Команда СПАРК предприняла необходимые меры для обеспечения бесперебойной работы в условиях повышенной нагрузки, мы продолжаем функционировать в режиме 24/7», – добавил Роман Лаба.

    Свободный доступ к системе СПАРК предоставляется сроком на 2 недели с момента оформления и подтверждения заявки на сайте www.spark-interfax.ru.

    Функционал СПАРК также доступен и в мобильном приложении. Вы сможете проверить статус и реквизиты компании или ИП, получить выписки из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, отчеты «СПАРК-Риски» и «СПАРК-Профиль» для оценки финансового состояния, благонадежности контрагентов и управления дебиторской задолженностью.

    Система «СПАРК-Интерфакс» – лидер и общепризнанный отраслевой стандарт на российском рынке услуг по оценке кредитных рисков и обеспечению безопасности бизнеса. Система используется для проверки компаний-контрагентов, управления рисками и дебиторской задолженностью. По данным опроса, проведенного компанией Deloitte, систему СПАРК для проверки благонадежности партнеров используют 71,5% компаний крупного и среднего бизнеса. В 2020 году СПАРК, с большим отрывом от конкурентов, возглавил рассчитываемый RAEX рейтинг информационно-аналитических систем для бизнеса.

    Вакансии компании Интерфакс — работа в Москве, городе Владивостоке, Красноярске, Иркутске

    Международная информационная Группа  «Интерфакс» — крупнейшая на территории СНГ  медийная группа,

    «Интерфакс» – это:

    • первое негосударственное информационное агентство в СССР, установившее принципиально новые стандарты информационной журналистики
    • информационно-аналитические системы:

    СПАРК (www.spark-interfax.ru) — профессиональное решение для проверки контрагентов, управления кредитными и налоговыми рисками, маркетинга, инвестиционного анализа, поиска аффилированности

    СПАРК-Маркетинг (www.spark-marketing.ru) — инструмент анализа торгово-закупочной и производственной деятельности компаний и проверки поставщиков

    СКАН (www.scan-interfax.ru) — система анализа медиасреды

    ЭФиР (www.ideal.ru) — система анализа финансовых рынков в режиме реального времени

    • крупнейшая сеть региональных, национальных и отраслевых информационных агентств, работающих под брендом «Интерфакс» на всей территории РФ, в странах СНГ и Китае
    • система партнерств с грандами мирового бизнеса — американской Dun & Bradstreet (корпоративная информация), международным агентством Moody’s Investors Service (рейтинговое агентство), Сбербанком и Experian (кредитное бюро)
    • популярные интернет-ресурсы:

    www.interfax.ru — круглосуточный информационный новостной портал;

    www.finmarket.ru – публичный ресурс о российских финансовых рынках;

    www.e-disclosure.ru — сайт раскрытия информации 12000 российских эмитентов ценных бумаг;

    www.fedresurs.ru – электронная система сбора информации по банкротствам;

    www.interfax-russia.ru — информационный ресурс о событиях в Москве и российских регионах;

    www.interfax-religion.ru — новости религиозной жизни России и других стран

     

    Почему Интерфакс?

    • Главная наша ценность – это люди. Именно поэтому компания уделяет серьезное внимание подбору сотрудников, стремясь найти талантливых и увлеченных профессионалов. У нас один из самых низких показателей «текучки» кадров по отрасли!
    • Мы дорожим каждым нашим сотрудником и стремимся создавать все условия для успешной работы и профессионального развития: и журналисты, и IT-специалисты имеют возможность повышать свою квалификацию;
    • «Интерфакс» активно участвует в подготовке высокопрофессиональных журналистских кадров: на протяжении многих лет мы активно сотрудничаем и реализуем совместные проекты с факультетами  журналистики ведущих ВУЗов страны, в числе которых МГУ, МГИМО, ВШЭ;
    • «Интерфакс» инвестирует в реализацию инновационных IT-проектов, что позволяет компании активно развиваться и привлекать к сотрудничеству признанных профессионалов.
     

    Оценкой качества нашей работы является постоянно увеличивающееся число клиентов, успешный выход в новые сегменты бизнеса — это лучшее подтверждение правильности выбранного нами пути развития!

    Присоединяйтесь!


    Дата основания компании: Сентябрь 1989

    Офисы в федеральных округах России: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Екатеринбург, Новосибирск, Ростов-на-Дону, Хабаровск

    Офисы в странах ближнего зарубежья: Киев (Украина), Минск (Белоруссия), Алма-Ата (Казахстан), Баку (Азербайджан)

    Офисы в странах дальнего зарубежья: Лондон (Великобритания), Франкфурт (Германия), Варшава (Польша), Нью-Йорк и Денвер (США), Пекин, Шанхай и Гонконг (Китай)

    Контактная информация: Россия, 127006 Москва, 1-ая Тверская-Ямская ул., д.2, стр. 1

    «Интерфакс» открывает свободный доступ к аналитической системе «СПАРК» для субъектов МСП на период карантина

    Группа «Интерфакс» объявила о предоставлении свободного доступа к аналитической системе «СПАРК» для компаний малого и среднего бизнеса на период действия карантинных ограничений.

    «Многие компании малого и среднего бизнеса оказались сейчас в сложной ситуации, при этом сейчас им как никогда важно оперативно узнавать об изменениях у своих контрагентов, эффективно управлять дебиторской задолженностью, следить за изменениями на рынке. Кроме того, компании вынуждены переводить своих сотрудников на удаленную работу, и им требуются дополнительные рабочие места. Принимая все это во внимание, мы на время открыли свободный доступ компаниям малого и среднего бизнеса к системе «СПАРК-Интерфакс», — поясняет заместитель генерального директора «Интерфакса», руководитель проекта «СПАРК» Роман Лаба. — Уверен, что это поможет бизнесу минимизировать потери, снизить риски, продолжить эффективно взаимодействовать с контрагентами».

    Команда СПАРК предприняла необходимые меры для обеспечения бесперебойной работы в условиях повышенной нагрузки и продолжает функционировать в режиме 24/7.

    Свободный доступ к системе «СПАРК» предоставляется сроком на две недели с момента оформления и подтверждения заявки на сайте www.spark-interfax.ru.

    Функционал СПАРК также доступен и в мобильном приложении.

    Система позволяет проверить статус и реквизиты компании или индивидуального предпринимателя, получить выписки из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, отчеты «СПАРК-Риски» и «СПАРК-Профиль» для оценки финансового состояния, благонадежности контрагентов и управления дебиторской задолженностью.

    Справочно. Система «СПАРК-Интерфакс» — лидер и общепризнанный отраслевой стандарт на российском рынке услуг по оценке кредитных рисков и обеспечению безопасности бизнеса. Система используется для проверки компаний-контрагентов, управления рисками и дебиторской задолженностью. По данным опроса, проведенного компанией Deloitte, систему «СПАРК» для проверки благонадежности партнеров используют 71,5% компаний крупного и среднего бизнеса. В 2020 году СПАРК, с большим отрывом от конкурентов, возглавил рассчитываемый RAEX рейтинг информационно-аналитических систем для бизнеса.

    1СПАРК Риски

    «1СПАРК Риски» дает пользователям программ 1С возможность управлять налоговыми рисками и комплексно оценивать благонадежность контрагентов. Сервис предназначен для руководителей предприятий и лиц, принимающих бизнес-решения, бухгалтеров, менеджеров подраз

    Параметры для платежной системы для формирования чеков:

    Ставка НДС:

    Предмет расчета:

    Способ расчета:


    Сервис создан на базе авторитетной информационно-аналитической системы «СПАРК-Интерфакс». 150 из «ТОП-200» крупнейших компаний по версии Forbes используют СПАРК для проверки контрагентов, управления кредитными и налоговыми рисками, маркетинга и инвестиционного анализа. Теперь эффективные аналитические инструменты оценки контрагентов становятся доступными для предприятий среднего и малого бизнеса.

    Оценка контрагентов на основе индексов системы СПАРК:

    • Индекс должной осмотрительности (ИДО) — оценка, показывающая вероятность того, что компания является технической, фирмой-однодневкой, брошенным активом. Если показатель в красной зоне, рекомендуется более детально проверить контрагента, если индикатор зеленый – компания имеет все признаки благонадежности. ИДО учитывает более 40 различных факторов: от признаков «однодневности» до активности в Интернете, участия в госзакупках, наличия патентов, лицензий, судебных споров, задолженности по налогам, залогов и т.д. Модель ИДО прошла многолетнюю апробацию, завоевала доверие у тысяч пользователей системы СПАРК.
    • Индекс финансового риска (ИФР) анализирует финансовое состояние компании с точки зрения возможного банкротства. ИФР классифицирует юридические лица по трем уровням риска, учитывая 11 коэффициентов, базирующихся на финансовой отчетности компании. Если ИФР находится в красной зоне, рекомендуется проявлять осторожность при предоставлении товаров и услуг на условиях отсрочки платежа. Отсутствие ИФР говорит о том, что компания не сдает финансовую отчетность в органы статистики.
    • Индекс платежной дисциплины (ИПД) показывает средний фактический срок исполнения компанией финансовых обязательств по различным контрактам. Данные о платежах по счетам поступают в СПАРК на добровольной основе от крупных энергоснабжающих, коммунальных, телекоммуникационных, торговых и иных предприятий. ИПД рассчитывается примерно для 100 000 юридических лиц.

     

    Spark для анализа данных | Справочники по аналитике данных

    Spark обычно называют «универсальной распределенной вычислительной платформой с открытым исходным кодом». Мы разберем это предложение в оставшейся части этой главы, начав с обсуждения того, почему существует этот класс платформ. Существует несколько подсистем разработки приложений, которые настолько широко применимы, что практически каждый разработчик программного обеспечения будет использовать хотя бы одну из них в течение своей карьеры.Однако создание платформ, которые могут использовать преимущества многопоточных процессоров, кэширования памяти и / или распределенной обработки с использованием кластера компьютеров, выходит за рамки набора навыков многих профессиональных разработчиков программного обеспечения, не говоря уже о большинстве специалистов по обработке данных или инженеров по данным. Эта потребность в коммерческих вычислениях, к счастью, привела к развитию многих предложений с открытым исходным кодом и коммерческих предложений. Spark — один из примеров масштабируемой распределенной вычислительной платформы с открытым исходным кодом.

    Наиболее успешные из масштабируемых платформ являются одновременно надежными и достаточно гибкими, чтобы их могли использовать миллионы разработчиков приложений, которые в противном случае не смогли бы самостоятельно построить масштабируемую основу для критически важных вспомогательных сервисов.Еще одна характеристика, которую вы увидите во всех успешных платформах, заключается в том, что разработчики приложений будут использовать их творчески, чего не ожидали разработчики ядра. Это может быть либо выгодой, либо обязанностью для организаций, которые их принимают.

    Прежде чем говорить о Spark, стоит упомянуть несколько примеров платформ, которые стали основной частью такого количества приложений. Системы управления реляционными базами данных и распределенные системы сообщений соответствуют всем упомянутым выше критериям подсистем, используемых миллионами разработчиков приложений, которые большинству специалистов по программному обеспечению было бы сложно или невозможно воссоздать для собственного использования.Разработать многопользовательские, совместимые с ACID системы обработки транзакций с возможностями резервного копирования в режиме онлайн и надежным восстановлением после сбоев под силу только самым подготовленным компьютерным специалистам с многолетним опытом. Из основных доступных предложений только Oracle разработала действительно распределенное предложение для обработки транзакций (Real Application Clusters), однако успешная разработка масштабируемых систем с использованием достижений в области многоядерных процессоров и технологии памяти сделала эти платформы важным компонентом системы. успех почти каждой организации, которую мы видим.Если бы каждой из этих организаций нужно было найти и нанять ресурсы с необходимыми навыками для создания СУБД, у нас не было бы широкого успеха, связанного с последними 40 с лишним лет цифровой трансформацией. (Oracle представила в 1979 году, IBM DB2 в 1983 году и Microsoft SQL Server в 1989 году, и это лишь некоторые из них). Миллионы разработчиков приложений создали масштабируемые и отказоустойчивые приложения с использованием этих платформ СУБД, которые в противном случае они не смогли бы сделать в одиночку.

    Существует также множество программных приложений, которым требуются преимущества, связанные с использованием горизонтально масштабируемой обработки сообщений.Хотя применимость, возможно, не такая общая, как ACID-совместимая обработка транзакций, индустрия программного обеспечения все еще создала несколько успешных систем обработки сообщений, включая IBM MQ, Microsoft Message Queue (MSMQ) и широко используемый проект Kafka с открытым исходным кодом Apache. Хотя эти системы обмена сообщениями имеют разные подходы и применимые варианты использования, важным моментом является то, что для индустрии программного обеспечения было более эффективно, если эти платформы были разработаны небольшим числом исключительно талантливых разработчиков платформ, а не сотни тысяч разработчиков приложений, каждый из которых пытался написать собственную фундаментальную платформу для обмена сообщениями.

    Spark — относительный новичок в списке высокомасштабируемых распределенных вычислительных платформ, которые были впервые доступны от Apache Software Foundation примерно в 2010 году. Spark отличается надежностью и гибкостью, чтобы называться распределенной вычислительной платформой «общего назначения». О широте вариантов использования Spark можно судить по большому количеству организаций, которые публикуют статьи и выступают на конференциях, включая рекомендации фильмов в Netflix, выполнение секвенирования ДНК, анализ физики элементарных частиц в CERN и защиту финансовых платежей в MasterCard и PayPal.Оставшаяся часть этой главы посвящена достаточному количеству деталей архитектуры, преимуществ и ограничений Spark на начальном или промежуточном уровне. Наша цель — предоставить справочную информацию, чтобы специалисты по данным могли следить за тем, как мы используем Spark для преобразования данных и обучения модели, как описано далее в этой электронной книге. Вы увидите, как наши инженеры использовали Spark для эффективного выполнения этих задач на кластере машин без необходимости напрямую кодировать детали распределенных вычислений.Spark позволяет специалистам по обработке данных быстрее решать многие проблемы корпоративного класса, включая обработку данных и анализ данных.

    История

    Во время зарождения Google основатели поняли, что для того, чтобы произвести революцию в эффективности и релевантности веб-поиска, им потребуется разработать новые вычислительные инструменты. Количество URL-адресов, существовавших в Интернете в начале 2000-х, плюс сложность анализа взаимосвязей межстраничных ссылок означало, что Google требовалась как новая масштабируемая файловая система, так и новая масштабируемая вычислительная платформа.Первые общедоступные описания того, как можно решить эти две проблемы, были опубликованы в виде официальных документов в 2003–2004 годах. Исследователи Yahoo, разработавшие первые версии распределенной файловой системы Hadoop (HDFS) и вычислительной платформы MapReduce, приписывают этим ранним документам Google основы архитектуры, положившие начало инициативе открытого исходного кода Hadoop.

    Быстрое накопление данных, связанное с цифровой трансформацией, создало постоянно растущую потребность в распределенных вычислительных платформах и платформах хранения.В то же время росли интерес и признание программного обеспечения с открытым исходным кодом. Быстрое расширение разработки и использования проектов экосистемы Apache Hadoop, включая HDFS и MapReduce, продемонстрировало применимость распределенных вычислений и хранилищ для многих областей, выходящих за рамки интересов Google и Yahoo в области веб-поиска. Для первоначальных архитекторов это свидетельство того, что хорошо спроектированные обобщенные инструменты могут дать много преимуществ помимо узких требований к приложениям, которые изначально послужили поводом для исследования.

    По мере роста объема и достоверности данных, которые организации хотели изучить, MapReduce начал проявлять признаки серьезных ограничений. Название раскрывает первое ограничение, архитектура ограничена всего двумя типами операций: отображение и сокращение. Сопоставление было определено как процесс преобразования файла одного формата в новый файл другого формата. Самый распространенный пример, который используется при обучении разработчиков MapReduce, — это карта подсчета слов. Для текстового файла: преобразуйте этот неструктурированный формат в список из двух столбцов, содержащий все слова в исходном документе в первом столбце и количество их появлений во втором столбце.

    Если в источнике есть несколько файлов или если вы хотите разбить несколько больших файлов на более мелкие части, чтобы обеспечить больший параллелизм в обработке, то вы также можете добавить шаг сокращения к описанной выше задаче сопоставления. Например, простая задача сокращения состояла бы в том, чтобы объединить объединение всех результатов с карты в единый «главный список» счетчиков слов, т. Е. Ввести много файлов и свести их к одному выходному файлу с итоговыми результатами. .

    Дизайн MapReduce ограничивал объем задания максимум одной задачей карты и одной задачей сокращения.Аналитик может разделить задачи и сделать так, чтобы одно задание выполнило только карту перед записью этих результатов на диск. Затем другое задание могло бы прочитать выходные данные задачи сопоставления с диска, выполнить шаг сокращения, а затем закончить записью единого итогового выходного файла на диск. Разделение работы на две работы со всеми дополнительными чтениями и записями может показаться неэффективным, но для этого может быть оперативное оправдание.

    Однако объединение заданий для сокращения операций чтения и записи с помощью MapReduce было невозможно.Если вы хотите сделать еще один шаг, чтобы отфильтровать сводку, чтобы исключить все общие слова, а также слова, написанные заглавными буквами, вы не можете объединить это вместе с первой картой и уменьшить. Может быть не более одного из каждого, что связано с накладными расходами на начальное чтение с диска и запись на диск.

    Эти ограничения побудили исследователей из Калифорнийского университета в Беркли APMLab пересмотреть внутреннюю структуру MapReduce, чтобы увидеть, могут ли они повысить эффективность вычислений с недоверием, совместимых с экосистемой Hadoop.Результатом этой работы стала разработка нового фреймворка параллельной обработки — Spark.

    Архитектура

    Доступны целые книги по архитектуре Spark и внутреннему устройству. Наша цель — предоставить достаточно краткого материала, чтобы понять оставшуюся часть этой электронной книги для тех, кто не имеет большого опыта. Для тех, кто более знаком со Spark, мы надеемся, что это лечение даст вам новое понимание и, возможно, добавит некоторые новые подходы к тому, как вы объясняете Spark другим. Общепринятый способ описания универсального компьютерного объекта, который является общим для многих дисциплин по науке о данных, — это использование двух словесных форм — фрейм данных.Фреймы данных Spark всегда записываются в документации одним словом. Мы стараемся последовательно следовать этому соглашению в этой статье.

    Spark Core

    Во многих проблемных областях, которые нуждаются в подходе для эффективного описания и обработки последовательности событий, использовался инструмент из математической теории графов, называемый ориентированным ациклическим графом (DAG). Архитектуру MapReduce для определения заданий можно описать с помощью очень простого (почти тривиального) DAG.

    Разработчики Spark хотели расширить поддержку более сложных групп DAG, одновременно изолировав разработчиков приложений от необходимости определять DAG перед отправкой задания в Spark.Новый подход будет определять более широкий набор общих задач, таких как union (), randomSample (), sortBy (), filter () и т. Д., Которые могут быть объединены вместе для выполнения широкого спектра полезных задач или программ. Разработчики приложений могли описать, что они хотели, чтобы Spark делал с данными, а основная среда выполнения Spark создала бы эффективный DAG, который он мог бы выполнить для получения желаемого результата. Разработчики, работающие с MapReduce, отвечали за создание и совместное использование повторно используемых строительных блоков кода для выполнения либо в карте, либо в задаче сокращения.Spark предоставляет богатый набор предварительно созданных функций, сгруппированных в преобразования и действия, доступные через API. Эта встроенная общая библиотека делает разработку Spark доступной для более широкого круга разработчиков и ускоряет получение результатов для опытных разработчиков.

    Другое ограничение MapReduce, которое было устранено в проекте ядра Spark, заключалось в удалении требования чтения и записи на диск после каждого одно- или двухэтапного задания (отображение, уменьшение или отображение и уменьшение). Группы обеспечения доступности баз данных Spark могут выполнять произвольное количество преобразований или действий за одно задание, которое определяется требованиями разработчика приложения.Предпочтительным местом для данных во время многоэтапной обработки задания является память. Spark будет управлять перемещением данных между памятью и диском, когда это необходимо, однако некоторые подмножества данных, которые Spark не может разделить между памятью и диском, могут по-прежнему вызывать ошибки нехватки памяти.

    Ядро Spark определяет абстракцию для управления распределенными данными и работы с ними, называемую устойчивым распределенным набором данных (RDD). RDD могут быть закреплены в памяти для эффективного выполнения конвейеров многоэтапного преобразования, могут восстанавливаться после многих типов сбоев узлов при распределении по нескольким узлам в кластере без необходимости полного перезапуска задания и могут управлять буферизацией или сбросом данных на диск при необходимости при некоторых условиях.Вместе более гибкие возможности компоновки заданий, обработка DAG и функциональность RDD устраняют многие ограничения MapReduce, о которых говорилось выше.

    Структуры данных

    Вы можете встретить термин «прямоугольные данные», читая об инженерии данных и науке о данных. Понимание привлекательности Spark начинается с понимания почти повсеместного принятия общепринятым типом прямоугольной структуры данных в сообществе специалистов по науке о данных — фреймов данных. Фрейм данных — это двухмерная структура данных с помеченными столбцами.Каждый столбец должен быть отформатирован для одного типа данных, который может включать действительные числа, символьные строки, целые числа, логические или логические значения и т. Д. Каждое значение ячейки в столбце должно соответствовать типу данных для этого столбца. Эти требования накладывают ограничения на то, как специалист по анализу данных создает фрейм данных, но они также обеспечивают их совместимость со многими типами статистических библиотек и библиотек обработки данных.

    Для разработчиков Python объект фрейма данных и функции, реализованные в библиотеке Pandas, используются практически в каждом проекте по науке о данных.Специалисты по обработке данных, которые работают с R, имеют фреймы данных, реализованные как тип данных в базовых библиотеках. Сообщество Java с открытым исходным кодом разработало несколько библиотек фреймов данных, которые имеют функции, применимые к науке о данных, включая импорт данных, фильтрацию, агрегирование и создание столбцов, но значительно различаются по простоте программирования.

    Фреймы данных на сегодняшний день являются наиболее важным типом прямоугольных данных для работы в области науки о данных, но в мире существуют и другие распространенные типы прямоугольных данных, включая таблицы реляционных баз данных, файлы переменных, разделенных запятыми (csv), и электронные таблицы, и это лишь некоторые из них.Сравнение фреймов данных с электронными таблицами может помочь концептуально, но на практике специалисты по данным обычно избегают электронных таблиц для работы с данными в пользу библиотеки фреймов данных, поддерживаемой для их среды разработки. Большинство алгоритмов машинного обучения и некоторых алгоритмов глубокого обучения, используемых для обучения моделей, предназначены для приема фреймов данных в качестве входных данных. Даже в тех случаях, когда последний этап конвейера данных не принимает фрейм данных, специалисты по данным часто работают с фреймом данных для импорта, сортировки, фильтрации и увеличения данных с помощью объекта фрейма данных, а затем преобразования в другую структуру данных. как можно позже в процессе разработки.

    Основным ограничением фреймов данных в большинстве случаев является память. Многие реализации фреймов данных, которые мы вскоре обсудим, ограничены доступностью памяти на одном компьютере. Многие реализации также ограничиваются одним ядром процессора на одном компьютере. Хотя сегодня многие ноутбуки могут иметь 16 ГБ и более памяти и, следовательно, могут хранить в памяти большие фреймы данных, операции сортировки, фильтрации и выбора могут стать очень медленными, если фреймы данных превышают 1-2 ГБ.Spark позволяет специалистам по обработке данных создавать распределенные фреймы данных, которые могут распространяться по памяти многих компьютеров и использовать несколько ядер каждой машины в кластере Spark, используя те же типы операций, которые используются с библиотеками фреймов данных Python, R и Java и типами данных.

    Устойчивый распределенный набор данных СДР

    Традиционные базы данных, поддерживающие асинхронные детализированные обновления общего состояния, обычно используют централизованное ведение журнала обновлений и контрольные точки данных для обеспечения отказоустойчивости.Этот подход плохо масштабируется для больших преобразований данных. С другой стороны, RDD особенно хорошо подходят для приложений пакетной обработки, которые применяют набор последовательных преобразований к большим наборам данных и при этом обеспечивают эффективную отказоустойчивость.

    Программисты могут указать, что строки RDD должны быть разделены между несколькими машинами в кластере на основе ключа в каждой записи. Разделение способствует повышению производительности и отказоустойчивости. Одна из целей разработки RRD заключалась в том, чтобы пересчитывать только разделы RDD на отказавшем узле без необходимости отката всей программы.Другая цель заключалась в том, чтобы неисправные разделы можно было пересчитать параллельно на разных узлах.

    Для достижения этих целей Spark необходимо отслеживать только определения для преобразований (DAG), которые необходимо воспроизвести для изменения раздела RDD из начального состояния в конечное состояние. Это освобождает Spark от необходимости регистрировать большие объемы данных, необходимых для обеспечения отказоустойчивости для поддержки детализированных обновлений. Есть некоторые свойства RDD, которые необходимы для поддержки отказоустойчивости заданий:

    1. RDD могут быть созданы только путем загрузки данных из стабильного хранилища (чтение с диска) или посредством преобразования других RDD.
    2. После создания экземпляра RDD неизменяемы.
    3. Эти свойства необходимы для обеспечения масштабируемости и отказоустойчивости Spark.

    RDD — одна из ключевых разработок Spark, которая изолирует прикладных программистов от деталей распределенных вычислений. Программисты рассматривают RDD как двумерные структуры данных с типизированными столбцами, которые могут масштабироваться больше, чем память любой типичной рабочей станции или отдельного сервера. С внутренней точки зрения Spark, RDD — это абстракция распределенной памяти с отказоустойчивостью, которая позволяет программистам выполнять вычисления в памяти с использованием одного или нескольких узлов компьютерного кластера.Природа RDD в памяти имеет значительные преимущества в производительности по сравнению с MapReduce для итерационных алгоритмов и интерактивного анализа данных.

    Фреймы данных

    Фреймы данных Spark могут показаться неотличимыми от фреймов данных Python и R, однако есть очень важные различия. Фреймы данных Spark — это высокоуровневая абстракция двумерной структуры данных строк и столбцов, которая реализована поверх RDD Spark Core. Основная мотивация для этого дополнительного рычага абстракции заключалась в том, чтобы предоставить более знакомый опыт разработчикам, использующим язык структурированных запросов (SQL) для преобразования и анализа данных.Предоставление интерфейса SQL для данных Spark также позволило разработчикам Spark реализовать оптимизатор, который интерпретировал бы код SQL и выдавал эффективный физический план для выполнения работы в кластере.

    Фреймы данных Spark доступны из Scala, Java, Python и R. Такая широкая поддержка языков возможна, даже если в Python и R отсутствует безопасность типов во время компиляции, поскольку фреймы данных не навязывают безопасность типов. Такой выбор конструкции фреймов данных Spark считается существенным недостатком, особенно в больших средах с большим количеством пользователей.Значительный объем ресурсов кластера может быть потрачен впустую при сбое задания из-за ошибок анализа, которых трудно избежать для больших наборов данных с большим количеством столбцов.

    Наборы данных

    Наборы данных Spark — это более новый вариант, доступный только разработчикам Scala и Java, поскольку API является типизированным. Наборы данных обладают многими преимуществами RDD, включая набор и использование циклов со встроенными кодовыми выражениями (лямбда-функции), а также повышение производительности благодаря оптимизатору Spark для SQL.

    Многие разработчики считают, что наборы данных Spark будут предпочтительным путем, хотя они все еще относительно новые.У разработчиков Python и R сегодня нет возможности использовать наборы данных, поэтому они будут продолжать создавать спрос на новые функции в фреймах данных Spark. Преобразование между RDD, фреймами данных и наборами данных возможно, если ваш язык программирования поддерживает реализацию, но может быть дорогостоящим для больших объемов данных.

    Библиотеки

    Spark SQL

    Введение библиотеки Spark SQL сделало распределенные вычисления Spark доступными для очень большой группы разработчиков, работающих с языком структурированных запросов (SQL).Spark SQL позволяет разработчикам писать общие выражения SQL, которые проходят через оптимизатор, который создает «план выполнения» для выполнения работы в кластере и возвращает результаты в виде фрейма данных Spark или набора данных.

    Поскольку Spark SQL генерирует низкоуровневые инструкции для доступа к базовым базовым RDD, все задания Spark SQL обладают преимуществами отказоустойчивости и горизонтально масштабируемой секционированной производительности RDD. Spark SQL также можно использовать для прямого запроса других источников данных, включая Hive, Avro, Parquet, JSON и JDBC, включая соединения из нескольких источников.

    Наш вариант использования, описанный далее в этой электронной книге, использует Spark SQL для любого доступа к данным и преобразований.

    MLlib

    Spark был разработан для повышения производительности задач, требующих или получающих выгоду от итерационных вычислений и параллелизма. Многие алгоритмы машинного обучения используют итерацию с таким методом оптимизации, как стохастический градиентный спуск. MLlib содержит множество алгоритмов для регрессии, классификации, кластеризации, тематического моделирования и частого анализа наборов элементов, которые используют итерацию и могут дать лучшие результаты, чем однопроходные аппроксимации.Существует также широкий спектр моделей дерева решений, включая версию XGBoost с экстремально усиленным градиентом, которую мы используем позже в нашей лабораторной работе.

    Наш вариант использования, описанный далее в этой электронной книге, использует MLlib для машинного обучения.

    Spark Streaming

    Разработчики, работающие с Spark Streaming, получают доступ к высокоуровневой абстракции, называемой дискретными потоками (Dstream), для представления непрерывного потока данных. Физическая реализация Dstream в Spark основана на серии RDD, которые содержат «окно» данных.Следовательно, операции с Dstream-потоками могут быть распределены по разделам RDD, используя механизм параллельного выполнения ядра Spark для достижения как высокой производительности, так и отказоустойчивости.

    Spark Streaming имеет встроенную поддержку файловых систем и подключений к сокетам. Расширенные источники, такие как Kafka и Flume, требуют взаимодействия с внешними библиотеками, отличными от Spark, со сложными зависимостями.

    Существуют API-интерфейсы Scala, Java и Python для потоковой передачи Spark. Сообщество R разработало несколько пакетов для работы со Spark Streaming, доступных в CRAN.

    Мы не используем потоковую передачу Spark в сценарии использования, описанном далее в этой электронной книге.

    GraphX ​​

    Мы показали, как все библиотеки Spark, обсужденные выше, используют абстракцию распределенной памяти Spark Core, называемую RDD, и механизм параллельного выполнения Spark. . Поскольку графики в информатике представляют собой абстрактную структуру данных, они предоставляют возможность использовать механизм Spark Core для другой формы специализированного анализа данных.

    Графы определяются набором вершин (узлов) и соответствующих ребер (дуг).GraphX ​​использует два RDD, один для определения вершин, а другой для определения ребер для физических структур данных. Объект абстрактного графа вместе с любыми определенными свойствами вершин и ребер можно читать и изменять с помощью базовых RDD.

    GraphX ​​включает набор основных операторов графа (subgraph, joinVertices, numVertices,…), а также вариант Pregel API для реализации параллельных графов итерационных алгоритмов, таких как Page Ranking. GraphX ​​поставляется с множеством графических алгоритмов, включая PageRank, Connected components, Strongly connected components и Triangle count — некоторые из многих, которые были внесены сообществом Spark.

    Мы не используем GraphX ​​в сценарии использования, описанном далее в этой электронной книге.

    Программирование Spark

    Доступность такого большого количества языков, доступных разработчикам Spark, «вызвала» много споров о том, какой язык является лучшим. Ответ на этот вопрос неоднозначен. Можно с уверенностью сказать, что более крупные организации со значительными инвестициями в Spark с большей вероятностью будут иметь разработчиков, использующих несколько языков. Более крупные организации также с большей вероятностью будут иметь стандарты и опубликованную политику использования, особенно для производственных кластеров или общих сред разработки, в которых размещаются срочные проекты.В этом разделе мы постараемся выделить несколько различий, которые могут быть важными, и позволить нашим читателям выбрать лучшую политику для их организации и типа среды.

    Существует два основных способа взаимодействия разработчиков со Spark. Самый безопасный способ — написать код для автоматизации операций Spark через приложение-контроллер. Примером может служить чтение данных из HDFS с использованием Spark SQL для изменения формы данных и последующий вызов функции обучения модели на преобразованном фрейме данных с использованием MLlib.Этот пример является частью рабочего процесса, который мы реализуем в нашем тестовом сценарии использования с использованием Python.

    Даже с учетом вышеперечисленных ограничений все еще есть причина для беспокойства по поводу влияния выбора Python или R для этих сценариев. Поскольку Python и R не могут обеспечить согласованность типов данных между кодом и структурами данных на этапе компиляции, соответствующие API-интерфейсы языка Spark поддерживают только нетипизированные фреймы данных. Разработчики Scala и Java могут выбирать между нетипизированными фреймами данных Spark и типизированными наборами данных.Преимущество использования скомпилированного языка и типизированного набора данных означает, что разработчики могут быть уведомлены об ошибках, таких как ссылка на несуществующий столбец набора данных, до того, как код будет отправлен в кластер. Задания, отправленные в кластер с ошибками, могут потреблять значительный объем ресурсов до обнаружения ошибки и остановки. Опытные разработчики будут писать и тестировать код в непроизводственных средах, чтобы не тратить впустую драгоценные ресурсы, но что-то по-прежнему может идти и иногда идет не так.

    Другой способ написания кода для Spark состоит в том, чтобы драйвер Spark выполнял предоставленный пользователем блок кода, который запускается как часть задания. Примером является функция, определяемая пользователем (UDF). Опытные программисты Spark стараются по возможности ограничивать использование UDF, но многие формы преобразования входных данных и бизнес-логики требуют гибкости процедурного кода, применяемого ко всему набору данных для выполнения критической задачи. Этот код будет выполняться каждым рабочим для раздела, запущенного драйвером.UDF, написанные на Scala и Java, обычно на полный порядок (в 10 раз) быстрее стандартных Python UDF. Для UDF, написанных на R, очень мало документации, поэтому будьте осторожны, если вы исследуете этот подход.

    Понимание этой разницы в производительности для UDF, написанных на разных языках, начинается с первоначального выбора дизайна для разработки Spark с Scala, скомпилированной для работы с виртуальной машиной Java. UDF, написанные на Scala или Java и соблюдаемые для JVM, могут взаимодействовать с рабочими с очень небольшими накладными расходами.Код Python и R должен выполняться вне JVM в другом процессе, поскольку они не могут быть скомпилированы в байт-код Java. Передача данных и кода между работником, работающим на JVM, и внешним процессом должна быть преобразована в общий протокол, который требует сериализации на одном конце и десериализации на другом. Эти дополнительные накладные расходы на обработку являются дорогостоящими и становятся все более значительными по мере увеличения размера обрабатываемых данных.

    По обеим причинам, рассмотренным выше, Scala и Java имеют преимущества перед Python и R.Итак, как разработчики оценивают Scala и Java? Подавляющее большинство согласны с тем, что код Scala для Spark более компактен, его проще писать и поддерживать по сравнению с Java. Некоторые из критических замечаний по поводу сложности кода Java для разработки Spark были устранены с выпуском Java 8, но даже в последних статьях о разработке на Spark Scala явно предпочтительнее Java.

    Несмотря на эти факты, использование R и особенно Python для Spark, похоже, быстро растет. Некоторые из очень крупных организаций, которые часто проводят презентации на конференциях и публикуют технические статьи по Spark, представляют собой многоязычные среды.Для некоторых организаций любая потеря эффективности кластера Spark в результате использования Python или R может быть приемлемой в обмен на повышение производительности за счет использования этих инструментов. Сообщества Python и R также разрабатывают новые библиотеки и пакеты для сглаживания грубых интерфейсов между этими интерпретируемыми языками и Spark.

    Также новые разработки сообщества Spark сокращают или устраняют необходимость использования низкоуровневых структур данных, преобразований и действий Sparks.Многие профессионалы в области аналитики могут достичь почти равной производительности со Scala с приложениями, полностью написанными на Python или R. Будущие возможности высокоуровневых библиотек Spark, таких как Spark SQL, Spark Streaming, MLlib и / или GraphX, в сочетании с более сложными оптимизаторами и возможно, генераторы кода когда-нибудь устранят большую часть потребности в программировании на Scala или Java напрямую с помощью RDD и операторов низкого уровня.

    Когда не использовать Spark

    Spark — это не система обработки транзакций

    Основополагающая философия проекта Hadoop заключалась в разработке инструментов обработки данных, использующих шаблон «запись один раз — чтение много».Проект Spark, включая Core, SQL, GraphX ​​и даже Streaming, полагается на этот шаблон в плане скорости и масштабируемости. Если данные в исходной системе (ах) изменяются, лучше массово удалить и перезагрузить части данных, из которых извлекает Spark, а не пытаться использовать RDD или абстракции более высокого уровня для управления детализированными обновлениями.

    Выше мы обсудили некоторые изменения, которые были внесены в традиционные СУБД, чтобы улучшить их способность решать задачи аналитики быстрорастущих объемов данных, которые стали называть «большими данными».Масштабируемая многопользовательская семантика транзакций, в которой эти системы преуспевают, так же ограничивает аналитику больших данных, как оптимизация «запись один раз — много чтения» в Spark для обработки транзакций (TP). Если вашему приложению требуется сильная поддержка согласованности транзакций, используйте инструмент, предназначенный для этого. Если объем исторических данных, поддерживаемых приложением, можно эффективно проанализировать в одной и той же системе TP, тогда вам могут вообще не понадобиться инструменты для работы с большими данными. Если ваше приложение накапливает больше данных, чем может быть эффективно проанализировано в системе TP, или вам необходимо консолидировать данные из нескольких источников для анализа, то вам, скорее всего, понадобятся инструменты для работы с большими данными, такие как Spark.

    Spark Streaming — это потоковая передача, а не обмен сообщениями

    Терминология, используемая для приложений потоковой передачи данных и обмена сообщениями, не определена должным образом и, следовательно, используется непоследовательно. В этом обсуждении мы дадим определение тому, как мы используем термины, и объясним, почему мы считаем важным рассматривать эти технологии по отдельности.

    Когда поток состоит из относительно небольших единиц информации, упакованных как сложный тип данных, вероятно, что приложение, получающее эти данные, захочет проверять каждый пакет по мере его поступления.Приложение «слушатель», вероятно, оценит некоторую логику, используя данные в пакете, а затем примет одно или несколько решений относительно следующих шагов. Приложение может преобразовывать или извлекать подмножество исходного пакета. Все результаты проверки и логики могут быть перенаправлены на другой микросервис, или поток может быть разделен на два или более новых потока в зависимости от логики приложения. Это не лучший вариант использования Spark Streaming.

    Наилучшие варианты использования Spark Streaming — это буферизация входящих потоков и заполнение разделов RDD.Программисты могут иметь единый интерфейс ко всем данным в СДР для выполнения анализа любого временного окна, однако СДР Spark особенно полезны при параллельной работе с несколькими разделами.

    Spark 101: что это, для чего и почему

    Исходная информация о сообщении: 

      "authorDisplayName": "Кэрол Макдональд",
"опубликовать": "2018-10-17T08: 00: 00.000Z",
"tags": "spark"

    В этом сообщении блога мы познакомим вас с Apache Spark и его историей, а также исследуем некоторые области, в которых его конкретный набор возможностей наиболее перспективен.Мы обсудим связь с другими ключевыми технологиями и дадим несколько полезных указателей.

    В Spark 2.0 и более поздних версиях были внесены большие улучшения, чтобы упростить программирование и ускорить выполнение Spark.

    Что такое Apache Spark?

    Spark — это универсальный механизм распределенной обработки данных, который подходит для использования в широком диапазоне обстоятельств. Помимо ядра обработки данных Spark, существуют библиотеки для SQL, машинного обучения, вычисления графов и потоковой обработки, которые можно использовать вместе в приложении.Языки программирования, поддерживаемые Spark, включают: Java, Python, Scala и R. Разработчики приложений и специалисты по обработке данных включают Spark в свои приложения для быстрого запроса, анализа и масштабного преобразования данных. Задачи, наиболее часто связанные со Spark, включают пакетные задания ETL и SQL для больших наборов данных, обработку потоковых данных с датчиков, IoT или финансовых систем, а также задачи машинного обучения.

    История

    Чтобы понять Spark, нужно понять его историю.До Spark существовала MapReduce, устойчивая среда распределенной обработки, которая позволяла Google индексировать растущий объем контента в Интернете на больших кластерах обычных серверов.

    В стратегии Google было 3 основных концепции:

    1. Распределение данных: , когда файл данных загружается в кластер, он разбивается на фрагменты, называемые блоками данных, и распределяется между узлами данных и реплицируется между ними. кластер.

    2. Распределить вычисление: пользователей задают функцию сопоставления, которая обрабатывает пару ключ / значение для создания набора промежуточных пар ключ / значение, и функцию сокращения, которая объединяет все промежуточные значения, связанные с одним и тем же промежуточным ключом.Программы, написанные в этом функциональном стиле, автоматически распараллеливаются и выполняются на большом кластере обычных машин следующим образом:

      • Процесс отображения выполняется на каждом назначенном узле данных, работая только с его блоком данных из распределенного файла.
      • Результаты процессов сопоставления отправляются редукторам в процессе, называемом «перемешивание и сортировка»: пары ключ / значение из сопоставителей сортируются по ключу, разделяются по количеству редукторов, а затем отправляются по сети и записываются к отсортированным по ключу «файлам последовательности» на узлах редуктора.
      • Процесс редуктора выполняется на назначенном ему узле и работает только с его подмножеством данных (его файлом последовательности). Выходные данные процесса редуктора записываются в выходной файл.

    3. Допускать ошибки: и данные, и вычисления могут выдерживать отказы, переключаясь на другой узел для данных или обработки.

    Пример выполнения подсчета слов MapReduce:

    Некоторые итерационные алгоритмы, такие как PageRank, которые Google использовал для ранжирования веб-сайтов в результатах своей поисковой системы, требуют объединения нескольких заданий MapReduce вместе, что вызывает много операций чтения и записи на диск. .Когда несколько заданий MapReduce объединяются в цепочку, для каждого задания MapReduce данные считываются из распределенного файлового блока в процесс карты, записываются и считываются из SequenceFile между ними, а затем записываются в выходной файл из процесса редуктора.

    Через год после того, как Google опубликовал официальный документ с описанием инфраструктуры MapReduce (2004 г.), Дуг Каттинг и Майк Кафарелла создали Apache Hadoop ™.

    Apache Spark ™ начал свою жизнь в 2009 году как проект в рамках AMPLab Калифорнийского университета в Беркли.Spark стал инкубируемым проектом Apache Software Foundation в 2013 году, а в начале 2014 года он стал одним из проектов высшего уровня Foundation. Spark в настоящее время является одним из самых активных проектов, которыми управляет Фонд, и сообщество, которое выросло вокруг проекта, включает как плодовитых индивидуальных участников, так и хорошо финансируемых корпоративных спонсоров, таких как Databricks, IBM и китайская Huawei.

    Целью проекта Spark было сохранить преимущества масштабируемой, распределенной, отказоустойчивой среды обработки MapReduce, сделав ее более эффективной и простой в использовании.Преимущества Spark перед MapReduce:

    • Spark выполняется намного быстрее за счет кэширования данных в памяти при нескольких параллельных операциях, тогда как MapReduce требует больше операций чтения и записи с диска.
    • Spark выполняет многопоточные задачи внутри процессов JVM, тогда как MapReduce работает как процессы JVM с более тяжелым весом. Это дает Spark более быстрый запуск, лучший параллелизм и лучшее использование ЦП.
    • Spark предоставляет более богатую модель функционального программирования, чем MapReduce.
    • Spark особенно полезен для параллельной обработки распределенных данных с помощью итерационных алгоритмов .

    Как приложение Spark работает в кластере

    На схеме ниже показано приложение Spark, работающее в кластере.

    • Приложение Spark выполняется как независимые процессы, координируемые объектом SparkSession в программе драйвера.
    • Менеджер ресурсов или кластера назначает задачи работникам, по одной задаче на раздел.
    • Задача применяет свою единицу работы к набору данных в своем разделе и выводит новый набор данных раздела.Поскольку итерационные алгоритмы многократно применяют операции к данным, они выигрывают от кэширования наборов данных между итерациями.
    • Результаты отправляются обратно в приложение драйвера или могут быть сохранены на диск.

    Spark поддерживает следующие менеджеры ресурсов / кластеров:

    • Spark Standalone — простой менеджер кластеров, включенный в Spark
    • Apache Mesos — общий менеджер кластера, который также может запускать приложения Hadoop
    • Apache Hadoop YARN — менеджер ресурсов в Hadoop 2
    • Kubernetes — система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями

    Spark также имеет локальный режим, в котором драйвер и исполнители запускаются как потоки на ваш компьютер вместо кластера, что полезно для разработки ваших приложений с персонального компьютера.

    Что делает Spark?

    Spark может обрабатывать несколько петабайт данных одновременно, распределенных по кластеру из тысяч взаимодействующих физических или виртуальных серверов. Он имеет обширный набор библиотек для разработчиков и API и поддерживает такие языки, как Java, Python, R и Scala; его гибкость делает его подходящим для множества сценариев использования. Spark часто используется с распределенными хранилищами данных, такими как HPE Ezmeral Data Fabric, Hadoop HDFS и Amazon S3, с популярными базами данных NoSQL, такими как HPE Ezmeral Data Fabric, Apache HBase, Apache Cassandra и MongoDB, а также с хранилищами распределенных сообщений, такими как HPE. Ezmeral Data Fabric и Apache Kafka.

    Типичные варианты использования:

    Потоковая обработка: От файлов журналов до данных датчиков разработчикам приложений все чаще приходится иметь дело с «потоками» данных. Эти данные поступают непрерывным потоком, часто из нескольких источников одновременно. Хотя, безусловно, возможно хранить эти потоки данных на диске и анализировать их ретроспективно, иногда может быть разумным или важным обрабатывать данные и действовать в соответствии с ними по мере их поступления. Например, потоки данных, относящиеся к финансовым транзакциям, могут обрабатываться в режиме реального времени для выявления и отклонения потенциально мошеннических транзакций.

    Машинное обучение: По мере роста объемов данных подходы к машинному обучению становятся все более осуществимыми и точными. Программное обеспечение можно обучить определять и реагировать на триггеры в хорошо изученных наборах данных, прежде чем применять те же решения к новым и неизвестным данным. Способность Spark хранить данные в памяти и быстро выполнять повторяющиеся запросы делает его хорошим выбором для обучения алгоритмов машинного обучения. Повторное выполнение в целом похожих запросов в больших масштабах значительно сокращает время, необходимое для прохождения набора возможных решений для поиска наиболее эффективных алгоритмов.

    Интерактивная аналитика: Вместо того, чтобы запускать заранее определенные запросы для создания статических панелей мониторинга продаж, производительности производственных линий или цен на акции, бизнес-аналитики и специалисты по данным хотят исследовать свои данные, задавая вопросы, просматривая результат, а затем либо слегка изменив первоначальный вопрос или углубившись в результаты. Для этого интерактивного процесса запросов требуются такие системы, как Spark, которые могут быстро реагировать и адаптироваться.

    Интеграция данных: Данные, производимые различными системами в рамках предприятия, редко бывают чистыми или достаточно последовательными, чтобы их можно было просто и легко объединить для составления отчетов или анализа.Процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL) часто используются для извлечения данных из разных систем, их очистки и стандартизации, а затем загрузки в отдельную систему для анализа. Spark (и Hadoop) все чаще используются для сокращения затрат и времени, необходимых для этого процесса ETL.

    Кто использует Spark?

    Широкий спектр поставщиков технологий быстро поддержал Spark, признавая возможность расширить свои существующие продукты для работы с большими данными в областях, в которых Spark обеспечивает реальную ценность, таких как интерактивные запросы и машинное обучение.Такие известные компании, как IBM и Huawei, вложили значительные суммы в эту технологию, и все большее число стартапов создают предприятия, полностью или частично зависящие от Spark. Например, в 2013 году команда Беркли, ответственная за создание Spark, основала Databricks, которая предоставляет размещенную платформу сквозных данных на базе Spark. Компания хорошо финансируется, получив 247 миллионов долларов за четыре раунда инвестиций в 2013, 2014, 2016 и 2017 годах, и сотрудники Databricks продолжают играть заметную роль в улучшении и расширении открытого исходного кода проекта Apache Spark.

    Все основные поставщики Hadoop, включая MapR, Cloudera и Hortonworks, перешли на поддержку Spark на основе YARN наряду со своими существующими продуктами, и каждый поставщик работает над повышением ценности для своих клиентов. В других странах IBM, Huawei и другие инвестировали значительные средства в Apache Spark, интегрировав его в свои собственные продукты и внося улучшения и расширения обратно в проект Apache. Веб-компании, такие как китайская поисковая система Baidu, компания электронной коммерции Taobao и социальная сеть Tencent, осуществляют масштабные операции на основе Spark, при этом 800 миллионов активных пользователей Tencent, как сообщается, генерируют более 700 ТБ данных в день для обработки на кластер из более чем 8000 вычислительных узлов.

    Помимо этих сетевых гигантов, фармацевтическая компания Novartis полагается на Spark, чтобы сократить время, необходимое для передачи данных моделирования в руки исследователей, обеспечивая при этом соблюдение этических и договорных гарантий.

    Что отличает Spark?

    Есть много причин для выбора Spark, но следующие три являются ключевыми:

    Простота: Возможности Spark доступны через набор богатых API, все они разработаны специально для быстрого и простого взаимодействия с данными в любом масштабе.Эти API-интерфейсы хорошо документированы и структурированы таким образом, чтобы аналитики данных и разработчики приложений могли быстро запустить Spark.

    Скорость: Spark разработан для скорости работы как в памяти, так и на диске. Используя Spark, команда из Databricks делит первое место с командой из Калифорнийского университета в Сан-Диего в тестовой задаче Daytona GraySort 2014 года (https://spark.apache.org/news/spark-wins-daytona-gray -sort-100tb-benchmark.html). Задача заключается в обработке статического набора данных; команда Databricks смогла обработать 100 терабайт данных, хранящихся на твердотельных накопителях, всего за 23 минуты, а предыдущему победителю потребовалось 72 минуты, используя Hadoop и другую конфигурацию кластера. Spark может работать еще лучше, поддерживая интерактивные запросы данных, хранящихся в памяти. В таких ситуациях утверждают, что Spark может быть в 100 раз быстрее, чем MapReduce Hadoop.

    Поддержка: Spark поддерживает ряд языков программирования, включая Java, Python, R и Scala.Spark включает поддержку тесной интеграции с рядом ведущих решений хранения в экосистеме Hadoop и за ее пределами, включая HPE Ezmeral Data Fabric (файловая система, база данных и хранилище событий), Apache Hadoop (HDFS), Apache HBase и Apache Cassandra. Кроме того, сообщество Apache Spark большое, активное и международное. Растущее число коммерческих поставщиков, включая Databricks, IBM и всех основных поставщиков Hadoop, обеспечивает комплексную поддержку решений на основе Spark.

    Сила конвейеров данных

    Большая часть возможностей Spark заключается в его способности объединять самые разные методы и процессы в единое связное целое.Вне Spark для дискретных задач выбора данных, их преобразования различными способами и анализа преобразованных результатов может легко потребоваться серия отдельных сред обработки, таких как Apache Oozie. Spark, с другой стороны, предлагает возможность комбинировать их вместе, пересекая границы между пакетными, потоковыми и интерактивными рабочими процессами таким образом, чтобы сделать пользователя более продуктивным.

    Задания Spark выполняют несколько операций последовательно в памяти и переносятся на диск только тогда, когда это требуется из-за ограничений памяти.Spark упрощает управление этими разрозненными процессами, предлагая единое целое — конвейер данных, который легче настраивать, легче запускать и легче поддерживать. В случаях использования, таких как ETL, эти конвейеры могут стать чрезвычайно богатыми и сложными, объединяя большое количество входных данных и широкий диапазон шагов обработки в единое целое, которое последовательно обеспечивает желаемый результат.

    Экосистема Apache Spark — Полное руководство по компонентам Spark

    1. Цель

    В этом руководстве по экосистеме Apache Spark мы узнаем, что такое Apache Spark и что такое экосистема Apache Spark.Он также охватывает компоненты экосистемы Spark, такие как компонент ядра Spark , Spark SQL , Spark Streaming , Spark MLlib , Spark GraphX ​​ и SparkR . Мы также изучим особенности компонентов экосистемы Apache Spark в этом руководстве по Spark.

    Экосистема Apache Spark — Полное руководство по компонентам Spark

    2. Что такое Apache Spark?

    Apache Spark — это кластерная вычислительная система общего назначения.Он предоставляет высокоуровневый API на Java, Scala, , Python и R . Spark предоставляет оптимизированный движок, который поддерживает общий график выполнения. Он также имеет множество высокоуровневых инструментов для обработки структурированных данных, машинного обучения, обработки графиков и потоковой передачи. Spark может работать отдельно или на существующем диспетчере кластера. Перейдите по этой ссылке, чтобы узнать больше об Apache Spark.

    3. Введение в компоненты экосистемы Apache Spark

    Экосистема Apache Spark — Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX, SparkR.

    Ниже приведены 6 компонентов экосистемы Apache Spark, которые расширяют возможности Apache Spark — Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX ​​и SparkR.

    Давайте теперь узнаем об этих компонентах экосистемы Apache Spark более подробно ниже:

    3.1. Apache Spark Core

    Все функции, предоставляемые Apache Spark, созданы на основе Spark Core . Он обеспечивает скорость, обеспечивая вычислений в памяти .Таким образом, Spark Core является основой параллельной и распределенной обработки огромных наборов данных.
    Ключевые особенности Apache Spark Core:

    • Он отвечает за основные функции ввода-вывода.
    • Важен для программирования и наблюдения за ролью кластера Spark .
    • Диспетчеризация задач.
    • Устранение неисправности.
    • Он преодолевает загвоздку MapReduce за счет использования вычислений в памяти.

    Spark Core встроен со специальной коллекцией под названием RDD (устойчивый распределенный набор данных).RDD — одна из абстракций Spark. Spark RDD обрабатывает разделение данных по всем узлам кластера. Он хранит их в пуле памяти кластера как единое целое. Над RDD выполняются две операции: Преобразование и Action-

    • Преобразование: Это функция, которая создает новый RDD из существующих RDD.
    • Действие: При преобразовании RDD создаются друг из друга. Но когда мы хотим работать с фактическим набором данных, тогда мы используем Action.

    Обратитесь к этим руководствам, чтобы узнать больше об API преобразований и действий Spark RDD и различных способах создания RDD в Spark.

    3.2. Apache Spark SQL

    Компонент Spark SQL — это распределенная платформа для обработки структурированных данных . Используя Spark SQL, Spark получает больше информации о структуре данных и вычислениях. Обладая этой информацией, Spark может выполнить дополнительную оптимизацию. Он использует тот же механизм выполнения при вычислении вывода.Это не зависит от API / языка для выражения вычислений.
    Spark SQL работает для доступа к структурированной и полуструктурированной информации. Он также обеспечивает мощное интерактивное аналитическое приложение как для потоковых, так и для исторических данных. Spark SQL — это модуль Spark для обработки структурированных данных. Таким образом, он действует как механизм распределенных запросов SQL.
    Возможности Spark SQL:

    • Оптимизатор на основе затрат. Следуйте инструкциям по оптимизации Spark SQL, чтобы узнать больше.
    • Отказоустойчивость среднего запроса: это достигается путем масштабирования тысяч узлов и многочасовых запросов с помощью механизма Spark.Следуйте этому руководству, чтобы узнать больше об отказоустойчивости Spark.
    • Полная совместимость с существующими данными Hive .
    • DataFrames и SQL предоставляют общий способ доступа к различным источникам данных. Он включает Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON и JDBC.
    • Обеспечение для переноса структурированных данных внутри программ Spark с использованием SQL или знакомого API фрейма данных.

    3.3. Apache Spark Streaming

    Это надстройка к ядру Spark API, которая обеспечивает масштабируемую, высокопроизводительную и отказоустойчивую потоковую обработку потоков данных в реальном времени.Spark может получить доступ к данным из таких источников, как Kafka , Flume, Kinesis или TCP-сокет. Может работать с использованием различных алгоритмов. Наконец, полученные таким образом данные передаются в файловую систему, базы данных и интерактивные информационные панели. Spark использует Micro-batching для потоковой передачи в реальном времени.
    Микропакетирование — это метод, который позволяет процессу или задаче обрабатывать поток как последовательность небольших пакетов данных. Следовательно, Spark Streaming группирует живые данные в небольшие партии.Затем он доставляет его в пакетную систему для обработки. Он также обеспечивает характеристики отказоустойчивости. Подробно изучите потоковую передачу Spark из этого руководства по потоковой передаче Apache Spark.
    Как работает потоковая передача Spark?
    Есть 3 фазы потоковой передачи Spark:
    a. СОБРАНИЕ
    Spark Streaming предоставляет две категории встроенных источников потоковой передачи :

    • Основные источники: Эти источники доступны в API StreamingContext .Примеры: файловые системы и соединения сокетов.
    • Расширенный источники: Эти источники, такие как Kafka, Flume, Kinesis и т. Д., Доступны через дополнительные служебные классы. Следовательно, данные доступа Spark из разных источников, таких как сокеты Kafka, Flume, Kinesis или TCP.

    б. ОБРАБОТКА
    Собранные данные обрабатываются с использованием сложных алгоритмов, выраженных с помощью функции высокого уровня. Например, сопоставление, уменьшение, соединение и окно.Обратитесь к этому руководству, чтобы изучить операции преобразования Spark Streaming.
    г. ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ
    Обработанные данные отправляются в файловые системы, базы данных и оперативные информационные панели.
    Spark Streaming также обеспечивает абстракцию высокого уровня. Он известен как дискретный поток или DStream.
    DStream в Spark означает непрерывный поток данных. Мы можем сформировать DStream двумя способами: из таких источников, как Kafka, Flume и Kinesis, или с помощью высокоуровневых операций с другими DStreams.Таким образом, DStream внутренне представляет собой последовательность RDD.

    3.4. Apache Spark MLlib (библиотека машинного обучения)

    MLlib в Spark — это масштабируемая библиотека машинного обучения, в которой обсуждается как высококачественный алгоритм, так и высокая скорость.
    Мотив создания MLlib — сделать машинное обучение масштабируемым и простым. Он содержит библиотеки машинного обучения, в которых реализованы различные алгоритмы машинного обучения. Например, кластеризация, регрессия, классификация и совместная фильтрация. Некоторые примитивы машинного обучения нижнего уровня, такие как общий алгоритм оптимизации градиентного спуска, также присутствуют в MLlib.
    В Spark версии 2.0 API на основе RDD в пакете spark.mllib перешел в режим обслуживания. В этом выпуске API на основе DataFrame является основным API машинного обучения для Spark. Таким образом, отныне MLlib не будет добавлять никаких новых функций в API на основе RDD.
    Причина, по которой MLlib переходит на API на основе DataFrame, заключается в том, что он более удобен для пользователя, чем RDD.Некоторые из преимуществ использования DataFrames заключаются в том, что он включает источники данных Spark, запросы SQL DataFrame Tungsten и оптимизацию Catalyst , а также унифицированные API для разных языков. MLlib также использует пакет линейной алгебры Breeze . Breeze — это набор библиотек для числовых вычислений и машинного обучения.

    3.5. Apache Spark GraphX ​​

    GraphX ​​ в Spark — это API для графов и параллельного выполнения графов. Это механизм аналитики сетевых графиков и хранилище данных. Кластеризация, классификация, обход, поиск и поиск пути также возможны в графах. Кроме того, GraphX ​​расширяет Spark RDD, открывая новую абстракцию Graph: ориентированный мультиграф со свойствами, прикрепленными к каждой вершине и ребру.
    GraphX ​​также оптимизирует способ представления вершин и ребер, если они являются примитивными типами данных. Для поддержки вычислений графа он поддерживает основные операторы (например, подграф, вершины соединения и агрегированные сообщения), а также оптимизированный вариант Pregel API .

    3.6. Apache SparkR

    SparkR был выпуском Apache Spark 1.4. Ключевым компонентом SparkR является SparkR DataFrame. DataFrames — это фундаментальная структура данных для обработки данных в R. Концепция DataFrames распространяется на другие языки с помощью библиотек, таких как Pandas, и т. Д.
    R также предоставляет программные средства для обработки данных, вычислений и графического отображения. Следовательно, основная идея SparkR заключалась в изучении различных методов интеграции удобства использования R с масштабируемостью Spark.Именно пакет R предоставляет легкий интерфейс для использования Apache Spark из R.
    SparkR обладает различными преимуществами:

    • API источников данных: Путем привязки к источникам данных Spark SQL API SparkR может считывать данные из различных источников. источников. Например, таблицы Hive, файлы JSON, файлы Parquet и т. Д.
    • Оптимизация фрейма данных: Фреймы данных SparkR также наследуют все оптимизации, сделанные в вычислительном механизме с точки зрения генерации кода и управления памятью.
    • Масштабируемость до множества ядер и машин: Операции, выполняемые в фреймах данных SparkR, распределяются по всем ядрам и машинам, доступным в кластере Spark . В результате SparkR DataFrames может работать с терабайтами данных и кластерами с тысячами компьютеров.

    4. Заключение

    Apache Spark расширяет существующий инструмент Bigdata для анализа, а не изобретает колесо. Именно компоненты экосистемы Apache Spark делают его популярным по сравнению с другими фреймворками Bigdata.Следовательно, Apache Spark — это общая платформа для различных типов обработки данных. Например, аналитика данных в реальном времени, обработка структурированных данных, обработка графиков и т. Д.
    Таким образом, Apache Spark набирает обороты и является многообещающей альтернативой для поддержки специальных запросов. Он также обеспечивает логику итеративной обработки, заменяя MapReduce. Он предлагает интерактивное выполнение кода с использованием Python и Scala REPL, но вы также можете написать и скомпилировать свое приложение на Scala и Java.
    Есть вопрос о компоненте экосистемы Apache Spark? Сообщите нам, оставив комментарий, и мы свяжемся с вами.
    См. Также —

    Ссылка для Spark

    Понравились ли вам наши усилия? Если да, поставьте DataFlair 5 звезд в Google | Facebook

    HPI-Information-Systems / spark-tutorial: Код для учебника Spark

    GitHub — HPI-Information-Systems / spark-tutorial: Код для учебного пособия Spark

    Код для учебника Spark

    Файлы

    Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

    Тип

    Имя

    Последнее сообщение фиксации

    Время фиксации

    Это базовый проект Scala, который включает в себя зависимости Spark и необходимую конфигурацию сборки для создания файла jar, который можно отправить в установку Spark через Spark-submit. Чтобы запустить это, вам нужно

    • установить sbt
    • добавьте подключаемый модуль scala в выбранную среду IDE (далее мы опишем это для Intellij)
    • проверьте проект и откройте его в IDE
    • измените настройки в сборке.sbt, чтобы соответствовать установке Spark (Соответствующие настройки — это параметр scalaVersion , а также конкретные версии всех пакетов Spark (например, в: libraryDependencies + = «org.apache.spark» %% «spark-core «%» x « <- замените x версией установки Spark, в которой вы хотите выполнить код). Если версия scala и версия Spark не совпадают точно так же, как и версия Spark, с которой вы столкнетесь ошибки при выполнении jar, которые не очень помогают в определении причины.
    • Intellij должен автоматически распознать это как проект sbt (инициализация, например, индексация файлов может занять некоторое время)
    • Если Intellij не загружает зависимости автоматически, вы можете открыть консоль и ввести sbt compile или открыть вкладку sbt (правый край экрана) и нажать «Перезагрузить все проекты sbt»
    • Теперь вы можете выполнить код в Intellij
      • .
    • Запустите sbt clean assembly в консоли, чтобы создать Fat-jar для развертывания

    Около

    Код для учебника Spark

    ресурса

    Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

    Spark против Storm

    Spark называется распределенной обработкой для всех, в то время как Storm обычно называют Hadoop обработки в реальном времени. Storm и Spark разработаны таким образом, что могут работать в кластере Hadoop и получать доступ к хранилищу Hadoop.Ключевое различие между Spark и Storm заключается в том, что Storm выполняет параллельные вычисления задач, тогда как Spark выполняет параллельные вычисления данных. И Storm, и Spark — это распределенные, отказоустойчивые и масштабируемые вычислительные системы с открытым исходным кодом в реальном времени, предназначенные для выполнения кода потоковой обработки посредством параллельных задач, распределенных по кластеру вычислительных систем Hadoop с функциями аварийного переключения.

    Apache Spark фокусируется на ускорении обработки заданий пакетного анализа, обработки графиков, заданий итеративного машинного обучения и интерактивных запросов с помощью своей платформы распределенной аналитики данных в памяти.Spark использует устойчивые распределенные наборы данных для постановки в очередь параллельных операторов для вычислений, которые являются неизменяемыми, что обеспечивает Spark особый вид отказоустойчивости в зависимости от информации о происхождении. Spark может быть отличным выбором, если приложение для больших данных требует более быстрой обработки задания Hadoop MapReduce.

    Storm фокусируется на обработке сложных событий, реализуя отказоустойчивый метод для конвейерной обработки различных вычислений для события по мере его поступления в систему.Storm может быть отличным выбором, когда приложение требует преобразования неструктурированных данных в желаемый формат по мере их поступления в систему.

    Apache Spark используется в производстве на Amazon, eBay, Alibaba, Shopify и Storm, используется различными компаниями, такими как Twitter, The Weather Channel, Yahoo, Yelp, Flipboard.

    Чтобы просмотреть полный список компаний, работающих с большими данными, и их зарплаты НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ

    В таблице ниже приведены основные различия между двумя моделями

    .

    Подробнее — Spark vs Storm

    Щелкните здесь, чтобы узнать больше о нашем курсе IBM Certified Hadoop Developer

    Apache Spark — обзор

    2.2.4.3 Инфраструктура гибридной обработки

    Инфраструктура гибридной обработки может обрабатывать пакетную и потоковую обработку. Двумя примерами гибридных фреймворков являются Apache Spark и Apache Flink, оба из которых приняты в биоинформатике; Apache Spark является наиболее популярным из двух. Обе платформы предлагают более низкие задержки обработки данных по сравнению с MapReduce и используют обработку в памяти. Оба могут быть подключены к Hadoop и использоваться вместо MapReduce, хотя они также могут работать на других базовых платформах, таких как Mesos.

    Apache Spark — это, в основном, среда пакетной обработки с возможностями потоковой обработки, работающая с использованием архитектуры ведущий / ведомый. Главный координатор, называемый драйвером, принимает потоковые данные и преобразует их в небольшие микропакеты. Эти микропакеты хранятся в памяти как устойчивый распределенный набор данных (RDD) и динамически распределяются для обработки между подчиненными узлами (известными как исполнители) в кластере для балансировки нагрузки и более быстрой обработки. Вся обработка выполняется в памяти, в отличие от MapReduce, где промежуточные результаты записываются в HDFS и должны быть извлечены для следующего этапа вычислений.Spark в 100 раз быстрее MapReduce при обработке данных в памяти и в 10 раз быстрее с точки зрения доступа к диску, чем Hadoop. В хранилище сохраняются только конечные результаты, что снижает задержку обработки в Spark. Обработка дополнительно оптимизируется за счет использования ориентированного ациклического графа (DAG) для определения графа задач, что позволяет более эффективно реализовывать сложные алгоритмы обработки данных. Более того, Spark также отличается высокой отказоустойчивостью; если один узел выходит из строя, невыполненные задачи распределяются между другими узлами.На рис. 2.5 изображена архитектура Spark. Помимо обработки данных, Apache Spark также включает другие компоненты, такие как механизм SQL, библиотека машинного обучения и механизм обработки графиков, построенный на основе Spark Core, как показано на рис. 2.6.

    Рис. 2.5. Архитектура Apache Spark.

    Рис. 2.6. Экосистема Apache Spark.

    Существует несколько приложений биоинформатики на Apache Spark. В недавнем обзоре [63] авторы определили следующие приложения на основе Spark: (а) для выравнивания и сопоставления последовательностей: SparkSW, DSA, CloudSW, SparkBWA, StreamBWA, PASTASpark, PPCAS, SparkBLAST и MetaSpark; (b) для этапа сборки в рабочем процессе анализа последовательности: Spaler, SA-BR-Spark; (c) для анализа последовательности: HiGene, GATK-Spark и SparkSeq.Spark также используется в других биологических приложениях, таких как (а) эпигенетика, например, в [64] авторы предложили новую модель CpG-бокса и модель Маркова для исследования острова CpG, чтобы ускорить аналитический процесс; (b) филогения, например CloudPhylo; (c) открытие лекарств, например S-CHEMO; (d) секвенирование одноклеточной РНК (scRNA-seq), например, Falco; (e) исследования ассоциации вариантов и популяционной генетики, например, VariantSpark, SEQSpark. Более того, структура Biospark [65], в которой используются Hadoop и Spark, позволяет хранить и анализировать большие наборы числовых данных, полученные в результате биологических симуляций и экспериментов.

    Apache Flink по-прежнему является новой технологией, в отличие от Spark, который является более зрелым. Flink не зависит от Hadoop, но может быть интегрирован с Hadoop. Как и Spark, Flink поддерживает вычисления в памяти, что делает его таким же быстрым, как и Spark, но Flink более мощный, поскольку он может выполнять пакетную обработку, истинный поток, а также обработку графиков.

    Несколько работ в области биоинформатики начали использовать Flink. В [66] Apache Flink и MapReduce использовались для создания конвейера выравнивания последовательностей для обработки необработанных данных, производимых секвенсорами Illumina.Авторы продемонстрировали, что предлагаемый конвейер имеет очень хорошую масштабируемость и отказоустойчивость. В [67] авторы дополнительно использовали Apache Kafka вместе с Apache Flink для реализации первых этапов обработки данных секвенирования Illumina с положительными результатами и улучшениями.

    Apache Spark 2: обработка данных и аналитика в реальном времени

    Как мы уже упоминали, Apache Spark — это распределенная система параллельной обработки в оперативной памяти, для которой требуется соответствующая система хранения.Итак, когда вы создаете кластер больших данных, вы, вероятно, будете использовать распределенную систему хранения, такую ​​как Hadoop, а также инструменты для перемещения данных, такие как Sqoop, Flume и Kafka.

    Мы хотели представить идею граничных узлов в кластере больших данных. Эти узлы в кластере будут обращены к клиенту, на которых будут располагаться клиентские компоненты, такие как Hadoop NameNode или, возможно, мастер Spark. Большая часть кластера больших данных может находиться за брандмауэром. Тогда граничные узлы уменьшили бы сложность, вызванную межсетевым экраном, поскольку они были бы единственными точками контакта, доступными извне.На следующем рисунке показан упрощенный кластер больших данных:

    На нем показаны пять упрощенных узлов кластера с исполняющими JVM, по одному на каждое ядро ​​ЦП, и JVM драйвера Spark, находящегося вне кластера. Кроме того, вы видите диск, непосредственно прикрепленный к узлам. Это называется подходом JBOD ( просто связка дисков ). Очень большие файлы разделены на диски, и виртуальная файловая система, такая как HDFS, делает эти фрагменты доступными как один большой виртуальный файл. Это, конечно, стилизовано и упрощено, но идею вы поняли.

    Следующая упрощенная модель компонентов показывает JVM драйвера, находящуюся вне кластера. Он общается с диспетчером кластера, чтобы получить разрешение на планирование задач на рабочих узлах, поскольку диспетчер кластера отслеживает распределение ресурсов для всех процессов, запущенных в кластере.

    Как мы увидим позже, существует множество различных менеджеров кластеров, некоторые из них также способны управлять другими рабочими нагрузками Hadoop или даже приложениями, не относящимися к Hadoop, параллельно с исполнителями Spark.Обратите внимание, что Executor и Driver постоянно поддерживают двустороннюю связь, поэтому с точки зрения сети они также должны находиться близко друг к другу:

    Источник рисунка: https://spark.apache.org/docs/2.0.2/cluster-overview .html

    Обычно брандмауэры, повышая безопасность кластера, также увеличивают сложность. Необходимо открыть порты между компонентами системы, чтобы они могли общаться друг с другом. Например, Zookeeper используется многими компонентами для настройки. Apache Kafka, система обмена сообщениями публикации / подписки, использует Zookeeper для настройки своих тем, групп, потребителей и производителей.Итак, клиентские порты для Zookeeper, потенциально через брандмауэр, должны быть открыты.

    Наконец, необходимо учесть распределение систем по узлам кластера. Например, если Apache Spark использует Flume или Kafka, то будут использоваться каналы в памяти. Необходимо учитывать размер этих каналов и используемую память, вызванную потоком данных. Apache Spark не должен конкурировать с другими компонентами Apache за использование памяти. В зависимости от ваших потоков данных и использования памяти может потребоваться наличие Spark, Hadoop, Zookeeper, Flume и других инструментов на отдельных узлах кластера.В качестве альтернативы для решения этой проблемы можно использовать менеджеры ресурсов, такие как YARN, Mesos или Docker. В стандартных средах Hadoop, скорее всего, будет YARN.

    Как правило, граничным узлам, которые действуют как серверы NameNode кластера или главные серверы Spark, потребуется больше ресурсов, чем узлам обработки кластера в брандмауэре. Когда в кластере развертывается множество компонентов экосистемы Hadoop, всем им потребуется дополнительная память на главном сервере. Вы должны отслеживать использование ресурсов на пограничных узлах и при необходимости настраивать ресурсы и / или расположение приложения.Об этом, например, позаботится YARN.

    В этом разделе вкратце представлена ​​сцена для кластера больших данных с точки зрения Apache Spark, Hadoop и других инструментов. Однако как можно настроить сам кластер Apache Spark в кластере больших данных? Например, может быть много типов диспетчеров кластеров Spark. В следующем разделе мы рассмотрим это и опишем каждый тип диспетчера кластера Apache Spark.

    No related posts.

    Написать ответ

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *