Isi
- Apa itu Apache Spark?
- Mengapa Spark Sangat Penting Di Atas Hadoop
- Apa itu Sparks Fitur Unik?
- Mengapa Spark Bukanlah Pengganti untuk Hadoop
- Apa yang Dipikirkan Perusahaan Tentang Spark dan Hadoop
- Implementasi Praktis
- Kesimpulan
Sumber: Snake3d / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Apache Spark adalah alat open-source untuk memproses data besar yang merayap di (dan dalam beberapa hal, melampaui) Hadoop.
Apache Hadoop telah menjadi dasar untuk aplikasi data besar untuk waktu yang lama sekarang, dan dianggap sebagai platform data dasar untuk semua penawaran terkait data besar. Namun, basis data dan komputasi dalam memori semakin populer karena kinerja yang lebih cepat dan hasil yang cepat. Apache Spark adalah kerangka kerja baru yang memanfaatkan kemampuan dalam memori untuk memberikan pemrosesan cepat (hampir 100 kali lebih cepat dari Hadoop). Jadi, produk Spark semakin banyak digunakan di dunia data besar, dan terutama untuk pemrosesan yang lebih cepat.
Apa itu Apache Spark?
Apache Spark adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk memproses volume data yang sangat besar (data besar) dengan kecepatan dan kesederhanaan. Sangat cocok untuk aplikasi analitik berdasarkan data besar. Spark dapat digunakan dengan lingkungan Hadoop, mandiri atau di awan. Ini dikembangkan di University of California dan kemudian ditawarkan ke Apache Software Foundation. Dengan demikian, itu milik komunitas open-source dan bisa sangat hemat biaya, yang selanjutnya memungkinkan pengembang amatir untuk bekerja dengan mudah. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang open source Hadoops, lihat Apa Pengaruh Open Source pada Apache Hadoop Ecosystem?)
Tujuan utama Spark adalah menawarkan pengembang dengan kerangka kerja aplikasi yang bekerja di sekitar struktur data terpusat. Spark juga sangat kuat dan memiliki kemampuan bawaan untuk dengan cepat memproses sejumlah besar data dalam rentang waktu singkat, sehingga menawarkan kinerja yang sangat baik.Ini membuatnya jauh lebih cepat daripada apa yang dikatakan pesaing terdekatnya, Hadoop.
Mengapa Spark Sangat Penting Di Atas Hadoop
Apache Spark selalu dikenal untuk mengalahkan Hadoop dalam beberapa fitur, yang mungkin menjelaskan mengapa tetap begitu penting. Salah satu alasan utama untuk ini adalah untuk mempertimbangkan kecepatan pemrosesan. Faktanya, seperti yang telah dinyatakan di atas, Spark menawarkan pemrosesan 100 kali lebih cepat daripada Hadoop's MapReduce untuk jumlah data yang sama. Ini juga menggunakan sumber daya secara signifikan lebih sedikit dibandingkan dengan Hadoop, sehingga membuatnya hemat biaya.
Aspek kunci lain di mana Spark berada di atas angin adalah dalam hal kompatibilitas dengan manajer sumber daya. Apache Spark diketahui berjalan dengan Hadoop, seperti halnya MapReduce, namun yang terakhir hanya kompatibel dengan Hadoop. Adapun Apache Spark, bagaimanapun, itu dapat bekerja dengan manajer sumber daya lain seperti BENANG atau Mesos. Para ilmuwan data sering menyebut ini sebagai salah satu area terbesar di mana Spark benar-benar mengalahkan Hadoop.
Ketika datang untuk kemudahan penggunaan, Spark lagi terjadi jauh lebih baik daripada Hadoop. Spark memiliki API untuk beberapa bahasa seperti Scala, Java dan Python, selain memiliki orang-orang seperti Spark SQL. Relatif sederhana untuk menulis fungsi yang ditentukan pengguna. Itu juga terjadi untuk membanggakan mode interaktif untuk menjalankan perintah. Hadoop, di sisi lain, ditulis di Jawa dan telah mendapatkan reputasi sebagai program yang cukup sulit, meskipun ia memiliki alat yang membantu dalam proses. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Spark, lihat Bagaimana Apache Spark Membantu Pengembangan Aplikasi Cepat.)
Apa itu Sparks Fitur Unik?
Apache Spark memiliki beberapa fitur unik yang benar-benar membedakannya dari banyak pesaingnya dalam bisnis pemrosesan data. Beberapa di antaranya telah diuraikan secara singkat di bawah ini.
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Spark juga memiliki kemampuan bawaan untuk memuat informasi yang diperlukan ke intinya dengan bantuan algoritma pembelajaran mesinnya. Ini memungkinkannya menjadi sangat cepat.
Apache Spark hadir dengan kemampuan untuk memproses grafik atau bahkan informasi yang bersifat grafis, sehingga memungkinkan analisis yang mudah dengan banyak presisi.
Apache Spark memiliki MLib, yang merupakan kerangka kerja yang dimaksudkan untuk pembelajaran mesin terstruktur. Ini juga lebih cepat dalam implementasi daripada Hadoop. MLib juga mampu menyelesaikan beberapa masalah, seperti pembacaan statistik, pengambilan sampel data, dan pengujian premis.
Mengapa Spark Bukanlah Pengganti untuk Hadoop
Terlepas dari kenyataan bahwa Spark memiliki beberapa aspek di mana ia mengalahkan Hadoop, masih ada beberapa alasan mengapa Spark belum benar-benar menggantikan Hadoop dulu.
Pertama, Hadoop hanya menawarkan seperangkat alat yang lebih besar bila dibandingkan dengan Spark. Ini juga memiliki beberapa praktik yang diakui di industri. Apache Spark, masih relatif muda di domain dan akan membutuhkan waktu untuk menyesuaikan diri dengan Hadoop.
MapReduce Hadoop juga telah menetapkan standar industri tertentu dalam hal menjalankan operasi penuh. Di sisi lain, masih diyakini bahwa Spark tidak sepenuhnya siap untuk beroperasi dengan keandalan lengkap. Seringkali, organisasi yang menggunakan Spark perlu menyempurnakannya, agar siap untuk set persyaratan mereka.
Hadoop's MapReduce, yang telah ada lebih lama dari Spark, juga lebih mudah untuk dikonfigurasi. Ini bukan kasus untuk Spark, mengingat itu menawarkan platform baru yang belum benar-benar menguji tambalan kasar.
Apa yang Dipikirkan Perusahaan Tentang Spark dan Hadoop
Banyak perusahaan sudah mulai menggunakan Spark untuk kebutuhan pemrosesan data mereka, tetapi ceritanya tidak berakhir di sana. Ini pasti memiliki beberapa aspek kuat yang menjadikannya platform pemrosesan data yang luar biasa. Namun, ia juga dilengkapi dengan bagian yang adil dari kekurangan yang perlu diperbaiki.
Ini adalah gagasan industri bahwa Apache Spark ada di sini untuk bertahan dan bahkan mungkin masa depan untuk kebutuhan pemrosesan data. Namun, masih perlu menjalani banyak pekerjaan pengembangan dan pemolesan yang akan memungkinkannya untuk benar-benar memanfaatkan potensinya.
Implementasi Praktis
Apache Spark telah dan masih dipekerjakan oleh banyak perusahaan yang sesuai dengan persyaratan pemrosesan data mereka. Salah satu implementasi paling sukses dilakukan oleh Shopify, yang mencari untuk memilih toko yang memenuhi syarat untuk kolaborasi bisnis. Namun, data warehouse-nya terus kehabisan waktu ketika ingin memahami produk yang dijual pelanggan. Dengan bantuan Spark, perusahaan dapat memproses beberapa juta catatan data dan kemudian memproses 67 juta catatan dalam beberapa menit. Juga ditentukan toko mana yang memenuhi syarat.
Memanfaatkan Spark, Pinterest dapat mengidentifikasi tren yang sedang berkembang dan kemudian menggunakannya untuk memahami perilaku pengguna. Ini lebih lanjut memungkinkan untuk nilai yang lebih baik di komunitas Pinterest. Spark juga digunakan oleh TripAdvisor, salah satu situs informasi perjalanan terbesar di dunia, untuk mempercepat rekomendasinya kepada pengunjung.
Kesimpulan
Orang tidak dapat meragukan kecakapan Apache Spark, bahkan saat ini, dan serangkaian fitur unik yang dimilikinya. Kekuatan pemrosesan dan kecepatannya, beserta kompatibilitasnya menentukan nada untuk beberapa hal yang akan datang di masa depan. Namun, ia juga memiliki beberapa bidang yang perlu ditingkatkan, jika ingin benar-benar mewujudkan potensi penuhnya. Sementara Hadoop masih aturan bertengger saat ini, Apache Spark memang memiliki masa depan yang cerah di depan dan dianggap oleh banyak orang sebagai platform masa depan untuk persyaratan pemrosesan data.