Apache Spark là gì? Tổng quan những điều cần biết về Apache Spark

Apache Spark là gì?

Apache Spark là framework mã nguồn mở có khả năng xử lý dữ liệu trên một quy mô lớn. Nó cho phép người dùng xây dựng các mô hình dự đoán nhanh chóng và thực hiện tính toán cùng lúc trên nhiều máy tính hoặc tệp dữ liệu mà không phải thực hiện trích xuất mẫu tính toán thử nghiệm.

Apache Spark được đánh giá là công cụ xử lý dữ liệu nhanh gấp 10 lần so với những công cụ khác nhờ vào cơ chế tính toán phân tán trên một cụm máy tính (Computer Cluster). Đồng thời, công cụ này còn hỗ trợ cho người dùng nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, Java, Scala là gì,...

Apache Spark do AMPLab của Đại học California, Berkeley phát triển vào năm 2009, sau đó được tặng lại cho quỹ phần mềm Apache vào năm 2013 điều hành cho đến ngày nay. Data Analyst là làm gì? Áp dụng công cụ xử lý dữ liệu Apache Spark như thế nào?

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học dạy BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Các thành phần của Apache Spark

Một Apache Spark gồm 5 thành phần chính như sau:

Spark Core

Spark Core là thành phần then chốt của Apache Spark và các thành phần khác muốn hoạt động phải thông qua Spark Core. Thành phần này cung cấp các chức năng cơ bản như quản lý bộ nhớ, thiết lập lịch tác vụ và khôi phục lỗi với mục đích xử lý dữ liệu phân tán (Distributed Data Processing - DDP).

Spark SQL

Spark SQL có chức năng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình SQL trên các tập dữ liệu lớn, đồng thời hỗ trợ người dùng xử lý dữ liệu nhờ vào việc sử dụng các tính năng phân tán của Spark. Ngoài ra, Spark SQL còn cung cấp cơ chế tích hợp với các cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL là gì, Oracle, PostgreSQL và các công cụ ETL, Spark Streaming, điều này giúp nó trở thành một phần quan trọng đối với hệ thống phân tích dữ liệu phân tán, cũng như các ứng dụng trực tuyến trong thời gian thực.

Spark Streaming

Spark Streaming là một module cho phép người dùng trực tiếp xử lý dữ liệu trong thời gian thực, đồng thời cung cấp cơ chế xử lý dữ liệu liên tục bằng cách chia nhỏ dữ liệu thành một chuỗi các microbatch nhỏ hơn thông qua API Apache Spark.

Spark Streaming còn tích hợp với các module khác của Apache Spark như MLlib và Spark SQL. Hiện tại, thành phần này đang được ứng dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu trực tuyến, phân tích dữ liệu giám sát và phát hiện sự cố hệ thống.

Spark MLlib

Spark MLlib (Machine Learning Library) là thư viện học máy (Machine Learning) được tích hợp sẵn trong Apache Spark với khả năng cung cấp các thuật toán học máy phổ biến như Clustering, Regression, Transformation,... Tương tự các thành phần khác, Spark MLlib cũng tích hợp với các module của Apache Spark để đáp ứng các nhu cầu về phân tích và xử lý dữ liệu lớn.

GraphX

GraphX là thành phần đi kèm với lựa chọn các thuật toán phân tán nhằm giúp ích cho quá trình xử lý cấu trúc đồ thị. Để thực hiện các tính toán trên đồ thị hiệu quả, GraphX cung cấp RDD, EdgeRDD và VertexRDD trong đó Edge là cạnh và Vertex là đỉnh.

Xem thêm các bài viết khác:

• MongoDB là gì? Phần mềm cơ sở dữ liệu dành cho người làm Data.
• Data Engineer là gì? Cách trở thành một Data Engineer giỏi.

Kiến trúc của Apache Spark

Apache Spark được cấu tạo từ 2 phần chính là trình thực thi (Executors) và trình điều khiển (Driver). Trong đó:

• Trình điều khiển hỗ trợ chuyển đổi mã người dùng thành nhiều tác vụ phân phối trên các nút xử lý.
• Trình thực thi thực hiện các nhiệm vụ và chạy trên các nút xử lý được trình điều khiển giao cho.

Ngoài ra, Apache Spark còn có thể chạy ở chế độ cụm độc lập mà chỉ yêu cầu khung Apache Spark và JVM trên mỗi máy trong cụm. Việc sử dụng công cụ quản lý cụm được xem như trung gian giữa 2 thành phần, điều này giúp tài nguyên được phân bổ đúng yêu cầu và tận dụng tốt hơn.

Apache Spark xây dựng các lệnh xử lý dữ liệu từ người dùng. Các lệnh này ở dạng đồ thị vòng có hướng hoặc DAG, đây là lớp lập lịch của Spark giúp xác định tác vụ nào được thực thi trên nút xử lý.

Các ưu điểm vượt trội của Apache Spark

Dễ sử dụng

Apache Spark được phát triển giúp người dùng dễ dàng tiếp cận với công nghệ tính toán song song. Theo đó, người dùng chỉ cần trang bị những kiến thức cơ bản về Database, ngôn ngữ lập trình Python là gì hoặc Scala.

Tốc độ xử lý dữ liệu nhanh

Apache Spark có khả năng xử lý dữ liệu trong thời gian thực với tốc độ vô cùng ấn tượng, có thể lên đến hàng triệu dữ liệu mỗi giây, bởi việc nhận dữ liệu từ nguồn và xử lý chúng diễn ra gần như cùng lúc. Hơn nữa, trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, Apache Spark đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận khi thực hiện giao dịch.

Nhận hỗ trợ từ các thư viện cao cấp

Apache Spark được sự hỗ trợ bởi các thư viện cao cấp như SQL, truyền dữ liệu trực tuyến, học máy và xử lý đồ thị. Điều này không chỉ giúp nhà phân tích tăng hiệu suất làm việc với dữ liệu, mà còn đảm bảo sự kết nối liền mạch cho các quy trình phức tạp.

Khả năng tương thích cao

Apache Spark là phần mềm mã nguồn mở, do đó nó có khả năng tương thích tốt với tất cả hệ điều hành, cũng như định dạng tệp và nguồn dữ liệu do cụm Hadoop hỗ trợ. Bên cạnh đó, Apache Spark còn cung cấp cho người dùng đa dạng ngôn ngữ lập trình hữu ích như Python, R và Scala.