Apache Spark là gì? Vai trò và ứng dụng của Apache Spark

Nội dung

Apache Spark ra đời mang dấu ấn về một công cụ đắc lực trong việc xử lý big data, phân tích dữ liệu và những khả năng ưu việt khác. Ban đầu Spark được phát triển tại AMPLab đến từ Đại học California Berkeley, sau đó mã nguồn được tặng cho Apache Software Foundation vào năm 2013 và tổ chức này đã duy trì nó liên tục cho đến nay.

Hiện, Apache Spark đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ kinh doanh, y tế, tài chính, giáo dục đến khoa học và công nghệ.

1. Apache Spark là gì?

Apache Spark là một framework mã nguồn mở tính toán cụm với quy mô lớn, được phát triển sơ khởi vào năm 2009 bởi AMPLab - Đại học California Berkeley. Năm 2013, Spark đã được trao cho Apache Software Foundation và được phát triển cho đến nay.

Thông tin về mã nguồn mở Apache Spark

Tốc độ xử lý của Spark ở mức cao do việc tính toán được thực hiện cùng lúc trên nhiều máy khác nhau và được thực hiện ở bộ nhớ trong (in-memories) hay thực hiện hoàn toàn trên RAM.

Spark cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực, vừa nhận dữ liệu từ các nguồn đa dạng khác nhau đồng thời thực hiện ngay việc xử lý trên dữ liệu vừa nhận được ( Spark Streaming).

Spark không có hệ thống file của riêng mình mà nó sử dụng hệ thống file khác như: HDFS, Cassandra, S3,…. Spark cũng hỗ trợ nhiều kiểu định dạng file khác nhau (text, csv, json…) và nó cũng không phụ thuộc vào bất cứ một hệ thống file nào.

2. Vai trò của Apache Spark

Apache Spark là một framework với tốc độ xử lý dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả. Nó có khả năng xử lý dữ liệu theo lô và thời gian thực, có thể tích hợp được với tất cả các nguồn dữ liệu và định dạng tệp vì vậy cực kỳ tiện lợi trong quá trình phân tích dữ liệu.

Tiềm năng mà Apache Spark mang lại cho người dùng hiện nay

Với khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực, nó có thể xử lý hàng triệu sự kiện, thông tin mỗi giây từ các luồng sự kiện thời gian thực như Data Twitter hoặc những lượt chia sẻ, bài đăng trên Facebook. Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện gian lận từ các giao dịch ngân hàng.

Tất cả các khoản thanh toán đều được thực hiện trong thời gian thực và Apache Spark có thể giúp ngăn chặn phần nào các giao dịch gian lận trong khi quá trình thanh toán đang diễn ra.

Không những thế, Apache Spark còn có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu có tốc độ nhanh nhanh và tương tác, xử lý đồ thị, công việc lặp đi lặp lại, xử lý thời gian thực, joining Dataset hay là Machine Learning.

3. Đặc điểm của Apache Spark

- Xử lý dữ liệu: xử lý dữ liệu theo lô và thời gian thực

Tính tương thích: Có thể tích hợp với tất cả các nguồn dữ liệu và định dạng tệp khác nhau được hỗ trợ bởi cụm Hadoop.

- Hỗ trợ ngôn ngữ: hỗ trợ Java, Scala, Python và cả R.

Phân tích thời gian thực: có thể xử lý dữ liệu thời gian thực tức là dữ liệu đến từ các luồng sự kiện thời gian thực với tốc độ khủng lên tới hàng triệu sự kiện mỗi giây. Có thể được sử dụng để xử lý phát hiện những gian lận hiệu quả trong khi thực hiện các giao dịch ngân hàng.

Những đặc điểm chính mà Apache Spark có

Đặc điểm của Apache Spark với nhiều ưu điểm vượt trội

- Mục tiêu sử dụng:

+ Xử lý dữ liệu nhanh và tương tác tốt

+ Xử lý đồ thị

+ Công việc lặp đi lặp lại

+ Xử lý thời gian thực

+ joining Dataset

+ Machine Learning

+ Là Framework thực thi dữ liệu dựa trên Hadoop HDFS và không thay thế cho Hadoop nhưng nó là một framework ứng dụng.

+ Tuy ra đời sau nhưng đang được nhiều người biết đến hơn Apache Hadoop vì khả năng xử lý hàng loạt và thời gian thực hiệu quả.

4. Các thành phần chính của Apache Spark

Một Apache Spark sẽ có 5 thành phần như sau:

- Spark Core

Spark Core được xem là nền tảng và điều kiện để có thể vận hành của mọi thành phần trong Apache Spark. Thành phần này đảm nhận nhiệm vụ là tính toán, xử lý trong bộ nhớ (In – memory computing) và tham chiếu dữ liệu lưu trữ ở các hệ thống lưu trữ khác bên ngoài.

- Spark SQL

Spark SQL là thành phần cung cấp kiểu data abstraction mới nhằm hỗ trợ dữ liệu cấu trúc và nửa cấu trúc. Spark SQL thực hiện các thao tác trên DataFrames bằng ngôn ngữ Java, Python hoặc là Scala, thông qua sự trợ giúp của DSL và SQL.

- Spark Streaming

Spark Streaming phân tích stream bằng cách coi stream là mini batches để thực hiện kỹ thuật RDD transformation. Qua đó, những đoạn code được viết cho xử lý batch có thể tận dụng lại vào xử lý stream, giúp việc phát triển lambda architecture trở nên dễ dàng đơn giản hơn.

- Spark MLlib

Spark MLlib là nền tảng học máy có kiến trúc phân tán dựa trên bộ nhớ, và so với phiên bản chạy trên Hadoop, Spark Mllib có tốc độ nhanh hơn gấp 9 lần.

- GraphX

GraphX là nền tảng xử lý đồ họa hiện đại, cung cấp các Api diễn tả tính toán trong đồ thị bằng cách sử dụng Pregel Api.

5. Ưu và nhược điểm của Apache Spark

Apache Spark nổi bật với nhiều ưu điểm

Không chỉ sở hữu các thành phần mang tính năng thông minh, Apache Spark còn có nhiều ưu điểm vượt trội như sau:

- Đơn giản và dễ sử dụng

Apache Spark được phát triển để giúp người dùng tiếp cận dễ dàng hơn với công nghệ tính toán phức tạp. Người dùng chỉ cần trang bị các kiến thức cơ bản về database hay kiến thức lập trình Python hoặc Scala là đã có thể sử dụng được. Đây cũng là điểm khác biệt lớn nhất giữa Apache Spark so với Hadoop.

- Khả năng, tốc độ phân tích dữ liệu trong thời gian thực ấn tượng

Có thể xử lý hàng loạt các dữ liệu trong thời gian thực. Tốc độ xử lý cực kỳ ấn tượng, lên đến hàng triệu sự kiện trong mỗi giây. Việc nhận dữ liệu từ nguồn và xử lý dữ liệu diễn ra gần như đồng thời song song.

- Được hỗ trợ bởi các thư viện cấp cao

Nhận được sự hỗ trợ của các thư viện cấp cao như truyền dữ liệu trực tuyến, hay truy vấn SQL, học máy và xử lý đồ thị. Không chỉ giúp tăng hiệu suất cho nhà phát triển, những thư viện tiêu chuẩn này còn đảm bảo sự kết nối liền mạch, an toàn cho các quy trình làm việc phức tạp.

- Khả năng tương thích cao và hỗ trợ nhiều dạng ngôn ngữ lập trình

Apache Spark có thể tương thích với tất cả các định dạng tệp và nguồn dữ liệu đã được hỗ trợ bởi cụm Hadoop. Ngôn ngữ lập trình sử dụng được là Scala, Java, Python hay R.

Nó mang đến giải pháp tối ưu cho ngành phân tích và xử lý dữ liệu khủng. Với thế mạnh của mình, Apache này sẽ còn phát triển mạnh trong tương lai, đặc biệt là ở lĩnh vực IT và các ngành công nghệ hiện đại.

Nhược điểm: Spark không có hệ thống Filesystem riêng, do đó, nó cũng phụ thuộc vào một số nền tảng khác như Hadoop hoặc một nền tảng dựa trên đám mây (S3 hay Google Cloud Storage,...). Apache Spark đòi hỏi rất nhiều RAM để chạy trong bộ nhớ, do đó chi phí của Spark tương đối cao. Spark Streaming không thực sự real-time mà vẫn có độ trễ.

6. Ứng dụng của Apache Spark hiện nay

Với sự phát triển mạnh mẽ trong vài năm trở lại đây của Apache Spark thì lập trình viên IT, các nhà khoa học máy tính có thêm công cụ hữu hiệu để phục vụ công việc của mình hơn.

Những ứng dụng thực tế của Apache Spark

Hiện nay, nó đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực xử lý thông tin đa dạng từ kinh doanh, y tế, tài chính, giáo dục đến khoa học và cả công nghệ.

Hiện nay, có rất nhiều hãng lớn đã dùng Spark cho các sản phẩm của mình như là Yahoo, ebay, IBM hay Cisco…

Như vậy, Apache Spark được xem là công cụ đa chức năng, cho phép người dùng xử lý dữ liệu lớn trên các hệ thống phân tán một cách dễ dàng và hiệu quả hơn. Với các tính năng và thành phần hữu ích, framework này đang dần trở thành công cụ quen thuộc không thể thiếu trong việc xử lý dữ liệu lớn (big data). Mong rằng, với những thông tin hữu ích và chắt lọc ở trên, Vega Fintech đã mang đến cho bạn những thông tin bổ ích. Chúc bạn thành công!