Contenu
- Qu'est-ce que Apache Spark?
- Pourquoi Spark est-il si important par rapport à Hadoop?
- Quelles sont les fonctionnalités uniques de Sparks?
- Pourquoi Spark ne remplace-t-il pas Hadoop?
- Que pensent les entreprises de Spark et Hadoop?
- Implémentations pratiques
- Conclusion
Source: Snake3d / Dreamstime.com
À emporter:
Apache Spark est un outil à code source ouvert pour le traitement de données volumineuses qui s’insinue sur Hadoop (et même, à certains égards, surpasse).
Apache Hadoop est depuis longtemps la base des applications Big Data et est considérée comme la plate-forme de données de base pour toutes les offres liées aux Big Data. Cependant, la base de données et les calculs en mémoire gagnent en popularité en raison de performances plus rapides et de résultats rapides. Apache Spark est un nouveau framework qui utilise des fonctionnalités en mémoire pour offrir un traitement rapide (presque 100 fois plus rapide que Hadoop). Ainsi, le produit Spark est de plus en plus utilisé dans un monde de données volumineuses, principalement pour un traitement plus rapide.
Qu'est-ce que Apache Spark?
Apache Spark est un framework open-source permettant de traiter de gros volumes de données (big data) avec rapidité et simplicité. Il convient aux applications d'analyse basées sur le Big Data. Spark peut être utilisé avec un environnement Hadoop, autonome ou dans le cloud. Il a été développé à l’Université de Californie, puis proposé à la Apache Software Foundation. Ainsi, il appartient à la communauté open-source et peut être très rentable, ce qui permet en outre aux développeurs amateurs de travailler facilement. (Pour en savoir plus sur l'open source Hadoops, voir Quelle est l'influence de l'open source sur l'écosystème Apache Hadoop?)
Spark a pour objectif principal de proposer aux développeurs un cadre d’application qui s’articule autour d’une structure de données centrée. Spark est également extrêmement puissant et possède la capacité innée de traiter rapidement des quantités énormes de données en un laps de temps réduit, offrant ainsi d'excellentes performances.Cela le rend beaucoup plus rapide que ce que l'on dit être son plus proche concurrent, Hadoop.
Pourquoi Spark est-il si important par rapport à Hadoop?
Apache Spark a toujours été reconnu pour l'emporter sur plusieurs fonctionnalités, ce qui explique sans doute pourquoi il reste si important. L'une des principales raisons à cela serait de considérer sa vitesse de traitement. En fait, comme indiqué précédemment, Spark offre un traitement environ 100 fois plus rapide que MapReduce de Hadoop pour la même quantité de données. Il utilise également beaucoup moins de ressources que Hadoop, ce qui le rend rentable.
Un autre aspect clé dans lequel Spark a le dessus est la compatibilité avec un gestionnaire de ressources. Apache Spark est connu pour fonctionner avec Hadoop, tout comme MapReduce, cependant, ce dernier n'est actuellement compatible qu'avec Hadoop. Quant à Apache Spark, il peut toutefois travailler avec d’autres gestionnaires de ressources tels que YARN ou Mesos. Les scientifiques de données citent souvent cela comme l'un des plus grands domaines où Spark surpasse vraiment Hadoop.
En ce qui concerne la facilité d'utilisation, Spark s'avère être bien meilleur que Hadoop. Spark dispose d’API pour plusieurs langages tels que Scala, Java et Python, en plus d’avoir Spark SQL. Il est relativement simple d'écrire des fonctions définies par l'utilisateur. Il arrive également de se vanter d'un mode interactif pour l'exécution de commandes. Hadoop, d’autre part, est écrit en Java et a la réputation d’être assez difficile à programmer, bien qu’il dispose d’outils facilitant le processus. (Pour en savoir plus sur Spark, voir Comment Apache Spark contribue au développement rapide d'applications.)
Quelles sont les fonctionnalités uniques de Sparks?
Apache Spark présente des caractéristiques uniques qui le distinguent vraiment de nombre de ses concurrents dans le secteur du traitement de données. Certains d'entre eux ont été brièvement décrits ci-dessous.
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Spark possède également une capacité innée à charger les informations nécessaires à sa base à l'aide de ses algorithmes d'apprentissage automatique. Cela lui permet d'être extrêmement rapide.
Apache Spark offre la possibilité de traiter des graphiques ou même des informations de nature graphique, permettant ainsi une analyse facile avec beaucoup de précision.
Apache Spark dispose de la librairie MLib, qui est un cadre destiné à l’apprentissage automatique structuré. Sa mise en œuvre est également plus rapide que celle de Hadoop. MLib est également capable de résoudre plusieurs problèmes, tels que la lecture statistique, l'échantillonnage de données et le test de locaux, pour n'en nommer que quelques-uns.
Pourquoi Spark ne remplace-t-il pas Hadoop?
Malgré le fait que Spark possède plusieurs aspects sur lesquels il domine Hadoop, il y a toujours plusieurs raisons pour lesquelles elle ne peut pas encore remplacer Hadoop pour le moment.
Tout d’abord, Hadoop offre simplement un ensemble d’outils plus vaste que celui de Spark. Il a également plusieurs pratiques qui sont reconnues dans l'industrie. Cependant, Apache Spark est encore relativement jeune dans le domaine et aura besoin de temps pour se mettre à niveau avec Hadoop.
MapReduce de Hadoop a également défini certaines normes de l’industrie en matière d’exploitation à part entière. D'autre part, on pense toujours que Spark n'est pas tout à fait prêt à fonctionner de manière totalement fiable. Les organisations qui utilisent Spark doivent souvent le peaufiner afin de le préparer à leurs besoins.
MapReduce de Hadoop, qui existe depuis plus longtemps que Spark, est également plus facile à configurer. Ce n’est pas le cas pour Spark, car il offre une toute nouvelle plate-forme qui n’a pas vraiment testé les problèmes bruts.
Que pensent les entreprises de Spark et Hadoop?
De nombreuses entreprises ont déjà commencé à utiliser Spark pour leurs besoins en traitement de données, mais l’histoire ne s’arrête pas là. Il a sûrement plusieurs aspects forts qui en font une plateforme de traitement de données incroyable. Cependant, il comporte également une part non négligeable d’inconvénients à corriger.
C'est une notion de l'industrie qu'Apache Spark est là pour rester et peut-être même l'avenir pour les besoins en traitement de données. Cependant, il doit encore faire l'objet de nombreux travaux de développement et de polissage qui lui permettront d'exploiter pleinement son potentiel.
Implémentations pratiques
Apache Spark a été et est toujours employé par de nombreuses entreprises qui répondent à leurs besoins en matière de traitement de données. L’une des implémentations les plus réussies a été réalisée par Shopify, qui cherchait à sélectionner des magasins éligibles pour des collaborations commerciales. Cependant, son entrepôt de données n'arrêtait pas de cocher quand il voulait comprendre les produits que ses clients vendaient. Avec l'aide de Spark, la société a pu traiter plusieurs millions d'enregistrements de données, puis 67 millions d'enregistrements en quelques minutes. Il a également déterminé quels magasins étaient éligibles.
En utilisant Spark, Pinterest est capable d’identifier les tendances en développement et de l’utiliser ensuite pour comprendre le comportement des utilisateurs. Cela permet en outre de mieux valoriser la communauté Pinterest. Spark est également utilisé par TripAdvisor, l’un des plus grands sites d’information touristique du monde, pour accélérer ses recommandations aux visiteurs.
Conclusion
On ne peut pas douter des prouesses d’Apache Spark, même à l’heure actuelle, et de l’ensemble unique de fonctionnalités qu’il apporte. Sa puissance et sa vitesse de traitement, ainsi que sa compatibilité, donnent le ton pour plusieurs choses à venir. Cependant, il doit également améliorer plusieurs domaines pour pouvoir exploiter pleinement son potentiel. Alors que Hadoop fait toujours figure de règles, Apache Spark a encore un avenir brillant et est considéré par beaucoup comme la future plate-forme pour les besoins en traitement de données.