Apache Spark Nedir? Apache Spark Hangi Alanlarda Kullanılır?

Apache Spark, ücretsiz olarak kullanılabilen ve büyük miktarda veriyi analiz etmek ve işlemekle görevli uygulamaların hızını ve verimliliğini artırmak için özel olarak tasarlanmış, son teknoloji bir paralel işleme çerçevesidir. Bu çerçeve, büyük veri uygulamalarının genel performansını önemli ölçüde iyileştirmesine izin veren bellek içi işleme tekniklerini kullanır. Apache Spark, bellek içi işlemenin gücünden yararlanarak, normalde geleneksel veri tabanı sistemlerinin işlemesi için çok hantal olacak olan büyük ve karmaşık veri kümelerini işleme ve manipüle etme yeteneğine sahiptir. Ayrıca Spark, büyük hacimli verileri bellekte depolayarak verimli bir şekilde işleme yeteneğine sahiptir ve böylece zaman alan disk tabanlı işlemlere olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Sonuç olarak, Spark yalnızca büyük verilerle başa çıkmak için daha uygun ve modern bir çözüm sağlamakla kalmaz, aynı zamanda disk tabanlı alternatiflerinkini aşan olağanüstü işlem hızları da sunar.

Spark Tanımı ve Özellikleri

Apache Spark, verileri gerçek zamanlı olarak işlemek için halka açık bir çerçevedir. Birincil özelliği, bellekte küme bilgi işlem kullanarak büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilmesidir. Spark, kullanıcıların örtük veri paralelliği ve hata toleransı ile tüm kümeleri programlamasına olanak tanır. Toplu uygulamalar, yinelemeli algoritmalar, etkileşimli sorgular ve akış dahil olmak üzere çeşitli iş yükleri için uygundur. Aşağıda sizler için Spark özelliklerini detaylıca inceledik: Apache Spark oldukça hızlıdır. Spark, kapsamlı veri kümelerini işlemek için yaygın olarak kullanılan bir çerçeve olan Hadoop MapReduce ile karşılaştırıldığında 100 kat daha hızlı bir işleme hızına sahiptir. Bu istisnai hız, kontrollü bölümleme teknikleri kullanılarak elde edilir. Güçlü bir önbelleğe sahiptir. Kullanımı kolay olan programlama katmanı, verileri önbellekte ve diskte depolamak için sağlam özelliklere sahiptir. Gerçek zamanlılık sunar. Bu teknolojinin faydalarından biri, bellek içi bilgi işlem kullanarak Gerçek Zamanlı bilgi işlem ve düşük gecikme süresi sağlamasıdır. Dil desteği oldukça geniştir. Spark, dört farklı programlama dili için üst düzey API'ler sağlar: Java, Scala, Python ve R. Hangi dili tercih ederseniz edin, Spark'ın işlevlerinden yararlanma esnekliğine sahipsiniz.

Apache Spark Mimarisi

Apache Spark, bileşenlerinin ve katmanlarının esneklik ve bağımsızlığa izin verecek şekilde birbirine bağlandığı kapsamlı ve yapılandırılmış bir katman mimarisine sahiptir. Ayrıca, bu mimari, çeşitli uzantıların ve kitaplıkların dahil edilmesiyle geliştirilmiş ve yeteneklerini daha da genişletmiştir. Ayrıca Spark, Scala, Java, Python ve R dahil olmak üzere çok sayıda programlama dilini destekleyerek çok çeşitli geliştiriciler ve veri bilimcileri için erişilebilir hale getirir. Ayrıca, yapılandırılmış veri işleme için Spark SQL, makine öğrenimi için MLlib ve grafik işleme için GraphX ​​gibi çeşitli veri işleme görevleri için zengin bir kitaplık ve API seti sağlar. Genel olarak, Apache Spark'ın mimarisi, büyük veri işleme için yüksek performanslı ve esnek bir platform sağlamak üzere RDD'lerin, DAG'lerin ve dağıtılmış bilgi işlem modelinin gücünü birleştirir. Modüler tasarımı ve kapsamlı ekosistemi, onu büyük veri kümelerini verimli bir şekilde analiz etmek ve bunlardan içgörüler çıkarmak isteyen kuruluşlar için popüler bir seçim haline getirmektedir. Apache Spark mimarisi iki temel soyutlama üzerine inşa edilmiştir:d İlk soyutlama, Esnek Dağıtılmış Veri Kümeleri (RDD'ler) olarak bilinir. RDD'ler, bir makine kümesinde paralel olarak işlenebilen, hataya dayanıklı bir öğe koleksiyonudur. Verimli ve ölçeklenebilir işlemlere izin vererek verilerin sabit ve dağıtılmış bir temsilini sağlarlar. RDD'ler, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS), yerel dosya sistemleri ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarından oluşturulabilir. Bu soyutlamalar, çerçevenin operasyonları ve işlevleri için temel yapı taşları olarak hizmet ederek, büyük ölçekli veri işleme ve analitik görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirmesini sağlar. Apache Spark mimarisi, bu temel soyutlamalara ek olarak, büyük veri işleme için kapsamlı ve güçlü bir çerçeve sağlamak üzere birlikte çalışan çeşitli bileşenler ve modüller içerir. İkinci soyutlama, Yönlü Düz Ağaçlar (DAG). DAG, bir Spark işinin mantıksal yürütme planını temsil eder. Her aşamanın paralel olarak yürütülebilen bir dizi görevden oluştuğu bir dizi aşamadan oluşur. DAG'ler, Spark'ın RDD'lerde dönüşümler ve eylemler uygulayarak ve en verimli hesaplama planını belirleyerek görevlerin yürütülmesini optimize etmesini sağlar. Bu optimizasyon, Spark işlerinin maksimum performans ve kaynak kullanımıyla yürütülmesini sağlar.

Spark Uygulamaları

Apache Spark uygulaması, büyük veri kümelerinin paralel işlenmesini sağlayan ve büyük verileri analiz eden uygulamaların performansını artıran güçlü bir araçtır. Bu açık kaynak platformu, karmaşık verilerin işlenmesini daha da optimize etmek için bellek içi işlemeden yararlanır ve geleneksel veri tabanlarının işleyemeyeceği çok büyük miktarda bilgiyi yönetmek için bir çözüm sunar. Spark, bellekte çok büyük miktarda veriyi işlemede öne çıkan ve daha yavaş disk tabanlı alternatiflere göre önemli bir avantaj sunan güçlü bir araçtır. Yalnızca bir veri işleme motoru olarak hizmet etmekle kalmaz, aynı zamanda veri işleme görevlerini otonom olarak birden çok bilgisayara dağıtma yeteneğine de sahiptir. Bu özellik, büyük veri ve makine öğrenimi alanlarında çok önemli bir rol oynayarak, muazzam veri havuzlarında sorunsuz bir şekilde gezinmek için gereken bilgi işlem kaynaklarının verimli yönetimini kolaylaştırıyor. Apple, Facebook, Microsoft ve IBM gibi ünlü teknoloji devlerinin yanı sıra bankacılık, telekomünikasyon ve oyun sektörlerindeki önde gelen oyuncular, veri işleme ihtiyaçları için büyük ölçüde Spark'a güvenmektedir.

Apache Spark Yazılım Dilleri

Spark, Scala'da geliştirilmiştir ve Java, Scala ve Python'da yazılmıştır. Bu nedenle, bu üç dil, Apache Spark'ta kodlama için kullanılan birincil programlama dilleridir. Scala, geliştiricilerin özlü ve anlamlı kod yazmasına olanak sağlayan işlevsel programlama yaklaşımı nedeniyle Apache Spark'ta en yaygın kullanılan dildir. Ayrıca, Scala'nın sözdizimi Java'ya benzer, bu da Java geliştiricilerinin Spark'a geçişini kolaylaştırır. Python, basitliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle Apache Spark'ta kullanılan bir diğer popüler dildir. Büyük bir topluluğa ve Spark ile entegre edilebilecek çok sayıda kitaplığa sahiptir. Bu, onu verilerle çalışan ve daha basit bir sözdizimini tercih eden veri bilimciler ve analistler için tercih edilen bir seçenek haline getirir. Yaygın olarak kullanılan bir programlama dili olan Java, Apache Spark'ta da kullanılmaktadır. Ancak, Java diğer iki dil kadar popüler değildir ve çoğunlukla zaten Java'da yetkin olan geliştiriciler tarafından kullanılır. Sonuç olarak, Apache Spark, Scala, Python, Java, SQL, R ve C# ve F# gibi .NET dilleri dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli programlama dilleriyle çalışma yeteneğine sahiptir.

Apache Spark Hakkında Sık Sorulan Sorular

Spark Ne İşe Yarar?

Canlı veri akışlarını ölçeklendirir ve akış işlemesini sağlar.

Spark Nasıl Çalışır?

JSON ve CSV gibi dosya formlarından veri çekerek çerçeveye dönüştürür ve yapısal hale getirir.

Spark Ne Programı?

Temel olarak büyük verileri analiz eden bir programdır.

Spark Ve Hadoop Nedir?

Hadoop verileri toplu şekilde analiz etmeye yararken Spark gerçek zamanlı verileri yönetmek için tasarlanmıştır.