Spark
¿Qué es Apache Spark?
Apache Spark es un marco de trabajo de código abierto que simplifica el desarrollo y la eficacia de las tareas de análisis de datos. Admite una amplia gama de opciones de API y lenguaje, con más de 80 operadores de transformación y acción de datos que ocultan la complejidad de la computación de clústeres.
¿Quién construyó Spark y se encarga de su mantenimiento?
Una multitud de desarrolladores de más de 300 empresas construyó Spark y una extensa comunidad de usuarios contribuye a su mejora constante. La utilizan organizaciones en todo tipo de sectores y su comunidad de desarrolladores es la más amplia en el ámbito de los Big Data.
¿Por qué es popular Spark?
Con velocidades notificadas 100 veces superiores a las de motores de análisis similares, Spark puede acceder a fuentes de datos variables y ejecutarse en varias plataformas, como Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, de forma autónoma o en la nube. Tanto si deseas procesar datos en lotes o en streaming, observarás un rendimiento de alto nivel debido al avanzado planificador de DAG (grafos acíclicos dirigidos) de Spark, a un optimizador de consultas y a un motor de ejecución físico.
¿A qué debe Spark su gran potencia?
La característica potencia de Spark reside en su procesamiento en memoria. Utiliza un fondo distribuido de nodos con gran capacidad de memoria y codificación de datos compacta junto con un eficaz planificador de consultas, para minimizar el tiempo de ejecución y la demanda de memoria.
Debido a que Spark realiza los cálculos en memoria, puede procesar datos a una velocidad hasta 100 veces superior a la de marcos de trabajo que llevan a cabo el procesamiento en disco. Es la herramienta de referencia para el procesamiento de los grandes volúmenes de datos requeridos para los modelos de análisis y entrenamiento para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Además, ejecuta una pila de bibliotecas nativas que proporcionan estructuras de datos especializadas tanto de aprendizaje automático como similares a SQL, lo que te permite obtener un rendimiento excepcional con grandes conjuntos de datos. Y con más de 80 operadores de alto nivel, Spark facilita la creación de aplicaciones paralelas.
¿Cuál es el origen de Spark?
En 2009, en el AMPLab de Berkeley de la Universidad de California, lo que empezó como una serie de informes de investigación de estudiantes de posgrado pronto se convirtió en lo que hoy se conoce como Spark. En 2010, AMPLab hizo público el código de Spark y se inició una colaboración abierta. En 2013, la comunidad Spark era tan extensa que constituyó la Apache Software Foundation.
Desde entonces, más de 1200 desarrolladores de cientos de organizaciones han contribuido para que Spark evolucione hasta convertirse en la potente interfaz que es actualmente. De hecho, más de 1000 organizaciones utilizan Spark en sus actividades de producción, según una encuesta del 2016.
¿En qué se diferencian Spark y Hadoop?
Spark y Hadoop comparten algunas similitudes. Ambas son marcos de trabajo de código abierto para el procesamiento de datos de análisis; ambas residen en la Apache Software Foundation; ambas contienen bibliotecas de aprendizaje automático; y ambas se pueden programar en varios lenguajes diferentes, como Java, Python, R o Scala.
No obstante, Spark se desarrolló para ampliar el número de procesamientos posibles con Hadoop, por lo que la verdadera comparación simplemente reside en cómo Spark mejora el componente de procesamiento de datos nativo de Hadoop, conocido como MapReduce.
Por ejemplo, Hadoop procesa datos solo en lotes, mientras que Spark procesa datos en tiempo real, en lotes y en streaming. Asimismo, aunque ambas poseen bibliotecas de aprendizaje automático, solo Spark lleva a cabo funciones de procesamiento empleando datos en memoria, por lo que resulta netamente más rápida que Hadoop. Por último, la gran diferencia entre Spark y Hadoop se refiere a la eficacia. Hadoop utiliza un proceso de ejecución en dos fases, mientras que Spark crea grafos acíclicos dirigidos (DAG) para programar tareas y gestionar nodos de trabajo, de tal forma que el procesamiento se pueda llevar a cabo de forma simultánea y, en consecuencia, con una eficacia mayor.
Ventajas de Apache Spark
Spark posee numerosas ventajas respecto a otros marcos de trabajo. Proporciona análisis avanzados en un formato fácil de utilizar, con la flexibilidad y la escalabilidad necesarias para acelerar la velocidad y la eficacia del procesamiento. Ofrece, entre otras, las siguientes ventajas:
Velocidad
Debido a que los datos se organizan para escalar el procesamiento en memoria en nodos de clústeres distribuidos y a que Spark puede llevar a cabo el procesamiento sin necesidad de escribir los datos de nuevo en el almacenamiento en disco, alcanza velocidades hasta 100 veces superiores respecto a MapReduce cuando se procesan tareas en lotes en memoria y hasta diez veces superiores cuando el procesamiento tiene lugar en disco.
Multilingüe
Aunque se ha desarrollado en el lenguaje de programación Scala, Spark también incluye conectores API para utilizar Java y Python, así como un paquete de programación R que permite a los usuarios procesar los inmensos conjuntos de datos requeridos por los científicos de datos.
Facilidad de uso
Gracias a su forma más eficiente de distribuir los datos en nodos y clústeres, Spark pueden realizar abstracción de datos y procesamiento de datos en paralelo. Además, su capacidad para vincular múltiples tipos de bases de datos y datos de procesamiento procedentes de numerosos tipos de almacenes de datos permite su uso en innumerables casos de uso.
Potencia
Spark puede manejar grandes volúmenes de datos, según sus partidarios incluso hasta varios petabytes, y permite a sus usuarios llevar a cabo análisis de datos exploratorios a esta escala de PB sin necesidad de reducir el tamaño de la muestra.
Análisis avanzados
Spark incorpora varias bibliotecas de código para ejecutar aplicaciones de análisis de datos. Por ejemplo, la MLlib posee código de aprendizaje automático para realizar operaciones estadísticas avanzadas y la biblioteca Spark Streaming permite a los usuarios analizar datos en tiempo rea.
Mayor acceso a Big Data
Puesto que Spark separa el almacenamiento y la capacidad de procesamiento, los clientes puedan escalar cada recurso de forma independiente para adaptarse a las necesidades de rendimiento de las aplicaciones de análisis. Asimismo, realiza tareas en lotes de forma fluida, para mover los datos a un almacén o lago de datos para análisis avanzados.
Cualidades dinámicas
Spark incluye herramientas para ayudar a los usuarios a escalar nodos dinámicamente a fin de ajustarse a las cargas de trabajo cambiantes. Y, al final de un ciclo de procesamiento, reasignar nodos automáticamente resulta más sencillo en Spark.
Demanda de desarrolladores de Spark
A medida que las empresas precisan mayor velocidad de procesamiento analítico para mantener su competitividad, la demanda de desarrolladores de Spark no deja de aumentar. Además, en un momento en el que el aprendizaje automático bajo demanda está invadiendo el mercado, aquellas que puedan facilitar aceleradores de aprendizaje profundo y tecnologías de inteligencia artificial resultan esenciales.
¿Qué es el marco de trabajo Spark?
Cuando los desarrolladores que utilizan Java o Kotlin desean desarrollar aplicaciones web más expresivas con texto reutilizable limitado, suelen recurrir al marco de trabajo Spark. Gracias a una sintaxis declarativa y expresiva, Spark está diseñado para un proceso de desarrollo rápido más productivo que permite optimizar la generación de código.
Como micromarco de trabajo, Spark permite a los desarrolladores sacar el máximo provecho de la máquina virtual Java (JVM) con un proceso menos complicado. Además, la concisión de la sintaxis de código Spark es tal que optimiza la generación de código respecto a otros marcos de trabajo web basados en Java.
A esto hay que añadir el hecho de que el lenguaje del marco de trabajo Spark se ha diseñado para ejecutarse en el lado del servidor, con tipos integrados previamente. Esto ayuda a los desarrolladores de NodeJS que usan lenguajes con tipos estáticos que se compilan en JavaScript, como TypeScript, y que acaparan de manera creciente el desarrollo web en el lado del servidor.
Debido a que Spark opera con varias estructuras de datos, resulta un marco de trabajo más potente que otras alternativas. Entre ellas, se incluyen RDDs, marcos de datos, conjuntos de datos, Tungsten y GraphFrames, y se describen a continuación:
- Conjuntos distribuidos y flexibles de datos (RDDs): los RDDs distribuyen los datos en clústeres, para facilitar una variedad simultánea de tareas de procesamiento. En caso de fallo en cualquiera de los nodos de un clúster, las tareas se pueden volver a procesar para que las acciones puedan continuar sin intervención alguna.
- Marcos de datos: los marcos de datos organizan los datos en columnas para las operaciones SQL. No proporcionan seguridad de tipo de datos, aunque esta está cubierta por los conjuntos de datos en sí mismos.
- Conjuntos de datos: los conjuntos de datos también organizan los datos en columnas para las consultas SQL. Sí proporcionan medida de seguridad de tipo de datos.
- Tungsten: La estructura de datos Tungsten es una incorporación más reciente introducida para mejorar la eficacia de Spark y así acercar el rendimiento a los límites del hardware moderno. Aborda la gestión de memoria, el procesamiento binario, la generación de código y el desarrollo de algoritmos para acelerar el procesamiento.
- GraphFrames: Con la estructura de datos GraphFrames, podrás ejecutar consultas de grafos, que se ejecutan en memoria para alcanzar velocidades de procesamiento superiores.
Mediante la combinación de estas cinco estructuras de datos, Spark puede preparar los datos y ofrecer búsquedas y análisis descriptivos al igual que otros marcos de trabajo. A su vez, también proporciona análisis predictivos, aprendizaje automático y procesamiento de grafos para que las empresas puedan tomar decisiones más rápidas e informadas.
¿Qué ofrece HPE para maximizar el rendimiento de Spark?
Las empresas que deseen adoptar una estrategia basada en los datos pueden utilizar cualquiera de las soluciones de HPE para desbloquear el valor de sus datos en implementaciones locales, multinube o en el extremo. Líder en transformación digital, HPE ofrece servicios revolucionarios que integran Spark en portátiles para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial, lo que reduce los plazos hasta la obtención de conocimientos que aportan valor a la empresa.
Por ejemplo, HPE Ezmeral es una plataforma elástica que escala las cargas de trabajo Apache Spark con un plano de control multiinquilino, aceleración de GPU, control y aislamiento totales y herramientas de análisis de datos preintegradas. HPE Ezmeral es el primer lago de datos que aporta capacidades nativas de la nube a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los análisis locales. Pruebas recientes demuestran que HPE Ezmeral, NVIDIA RAPIDS y las GPU Tensor Core A100 multiplican por 29 la velocidad de las cargas de trabajo de inteligencia artificial y ETL de Spark. [i]
Asimismo, HPE ha introducido recientemente HPE Ezmeral Unified Analytics, una innovadora plataforma de lago de datos en la nube que integra Spark como parte de su pila obstinada, junto a otras herramientas de código abierto líderes en su categoría. HPE Ezmeral Unified Analytics también está disponible en HPE GreenLake.
[1] HPE estandarizó nuestros modelos de prueba sobre la base de comparativas de Big-Data que utilizaban Pods Kubernetes gestionados por HPE Ezmeral, GPU NVIDIA A100 de 40 GB y HPE ProLiant DL385 Gen10 Plus v2.