موتور پردازشی توزیع شده آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده ها

مقدمه

چرا به عنوان یه شخص علاقه مند به برترین فیلدهای جذاب حال حاضر دنیای نرم افزار یعنی Data Science و Big Data Engineering باید حتما چارچوب Apache Spark رو به منظور تقویت رزومه فنی مون و کسب موقعیت های برتر شغلی در آینده مون یادش بگیریم؟

🔸در ادامه دلایل و اهمیت یادگیری این چارچوب قدرتمند پردازشی رو با هم به دقت بررسی می کنیم:

📘 چارچوب Apache Spark یک سکوی پردازشی خوشه‌ایی متن باز است که از زمان معرفی‌اش در AMPLab در دانشگاه برکلی در سال 2009 موج بزرگی راه انداخته است، چون هسته مرکزی آن یک موتور پردازش توزیع‌یافته کلان‌داده است که می‌تواند به خوبی مقیاس‌بندی شود و در حال حاضر یکی از پروژه‌های موفق در Apache Software Foundation می‌باشد. چارچوب Apache Spark به وضوح از پیشرو‌های پردازش بیگ دیتا شده است و امروزه توسط شرکت‌های بزرگی نظیر Amazon، IBM و Yahoo مورد استفاده قرار می‌گیرد.

📙 به بیان ساده با رشد داده‌ها، امر مدیریت داده‌های Streaming بزرگ و توانایی پردازش و اجرای عملیات دیگر مانند یادگیری ماشین، ضرورت یافته و Apache Spark نیز این کار را به خوبی انجام می‌دهد. برخی کارشناسان می‌گویند که Apache Spark در آینده‌ای نزدیک به یک پلتفرم آماده برای محاسبات Streaming تبدل می‌شود.

📑 دلایل زیادی برای استفاده و ترجیح اسپارک وجود دارد که به برخی از مهمترین آن­ها اشاره می‌کنیم:

✔️ سرعت: Apache Spark با داشتن موتور اجرای بسیار پیشرفته خود از جریان غیرخطی داده‌ها و پردازش درون حافظه‌ای پشتیبانی می‌کند و بدین ترتیب سرعت عملیات افزایش می‌یابد.

✔️ راحتی کاربرد: Apache Spark  بیش از 80 عملگر گوناگون را معرفی می­کند که فرایند ساخت برنامه‌های موازی را امکان­پذیر می‌نماید. شما می‌توانید بصورت تعاملی از پوسته‌های Scala, Python, R به راحتی استفاده کنید.

✔️ جامعیت: Apache Spark  مجموعه‌های از کتابخانه‌های SQL، DataFrame، MLlib برای یادگیری ماشین، GraphX و Spark Streaming را فعال می­کند. می‌توان تمامی این کتابخانه‌ها را در یک برنامه بصورت یکپارچه ترکیب کرد.

✔️ قابلیت اجرای همگانی: اسپارک بر بسترهای گوناگونی مانند Mesos، Hadoop، بصورت مستقل و در ابر بکار می رود. این ابزار می‌تواند به منابع داده‌ای گوناگون ازجمله فایل سیستم Hadoop، Cassandra، HBase و Amazon S3 دسترسی داشته باشد.