Entender qué es Spark y cuál es su impacto en el big data y en el machine learning es el primer paso para que las organizaciones puedan revolucionar sus capacidades de gestión de datos. De hecho, Spark ha establecido récords mundiales en cuanto a velocidades de procesamiento se refiere.
Es por ello que las más grandes organizaciones están utilizando esta herramienta para el procesamiento de información a escala masiva. Según su web oficial, algunas de ellas son:
- Cisco
- eBay
- IBM
- Microsoft
- NASA
- Netflix
- Nokia
- Samsung
- Shopify
- TripAdvisor
- Yahoo!
¿Qué es Spark y cuál es su relación con el big data?
Spark es un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Es de código abierto y se encuentra gestionado por la Apache Software Foundation. Por tanto, la herramienta se conoce como Apache Spark y es uno de sus proyectos más activos.
Apache Spark está especialmente diseñado para su implementación en big data y machine learning. Pues su potencia de procesamiento agiliza la detección de patrones en los datos, la clasificación organizada de la información, la ejecución de cómputo intensivo sobre los datos y el procesamiento paralelo en clústers.
Esta herramienta cuenta con la comunidad de código abierto más grande que existe a nivel mundial en cuanto a big data. En dicha comunidad hay más de mil colaboradores pertenecientes a más de 250 organizaciones que valoran lo que es Spark y su impacto en el big data.
Los 4 componentes de Apache Spark
Existen 4 componentes que integran y potencian lo que es Spark. Ellos son:
- Spark SQL: permite acceder a los datos de manera estructurada. También facilita la integración de Spark con Hive, ODBC, JDBC y herramientas de business intelligence.
- Spark Streaming: brinda soporte para el procesamiento de datos en tiempo real. Esto mediante un sistema de empaquetamiento de pequeños lotes.
- MLlib – Machine Learning Library: ofrece una biblioteca de algoritmos muy potentes de machine learning.
- GraphX: proporciona una API de procesamiento gráfico para computación paralela de grafos.
Ventajas de utilizar Apache Spark para el big data y el machine learning
Una de las mayores ventajas de Apache Spark es que su velocidad de procesamiento es 100 veces mayor que Apache Hadoop si se ejecuta en memoria y 10 veces mayor si se ejecuta en disco.
Sin embargo, también ofrece decenas de otras ventajas sumamente importantes. Por ello es necesario conocer a profundidad qué es Spark y cuáles son los beneficios que aporta. Algunos de ellos son:
- Permite su adaptación a distintas necesidades gracias a que es 100% open source.
- Simplifica el proceso de desarrollo de soluciones inteligentes.
- Mejora el desempeño de aplicaciones dependientes de datos.
- Unifica algoritmos para que trabajen conjuntamente en diversas tareas.
- Integra dentro de sí el modelado analítico de datos.
- Otorga escalabilidad en su potencia al introducir más procesadores en el sistema.
- Reduce los costes al poder utilizarse en hardware estándar de uso común.
- Promueve workflows basados en Grafos Acíclicos Dirigidos que aceleran el procesamiento.
- Dispone de una API para Java, Phyton y Scala; también APIs para transformar y manipular datos semiestructurados.
- Facilita la integración con sistemas de archivos como HDFS de Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB y el S3 de AWS.
- Ofrece bibliotecas de alto nivel para mejorar la productividad de los desarrolladores.
- Posee tolerancia a fallos implícita.
- Combina SQL, streaming y análisis de gran complejidad.
En Mediacloud conocemos a profundidad qué es Spark y cómo este optimiza todos los procesos de análisis de datos. Por ello, ayudamos a las empresas a llevar al más rendimiento sus actividades de big data, machine learning y business intelligence. Esto mediante Spark, Hadoop y otras tecnologías de última generación.
