Apache Spark Nedir?

Apache Spark, büyük veri kümeleri için açık kaynaklı bir veri işleme motorudur. Özellikle veri akışı, grafik verileri, makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları için hesaplama hızını ve ölçeklenebilirliği sağlamak için tasarlanmıştır.

Apache Spark'ın analitik motoru verileri alternatiflerinden 10-100 kat daha hızlı işler. Yerleşik paralellik ve hata toleransı ile işleme çalışmalarını büyük bilgisayar kümelerine dağıtarak ölçeklenir. Scala, Java, Python ve R dahil olmak üzere popüler olan programlama dilleri için API'ler içerir.

Apache Spark Nedir?

Apache Spark, büyük veri iş yükleri için kullanılan açık kaynaklı dağıtılmış bir işleme sistemidir. Her boyuttaki veriye karşı hızlı sorgular için bellek içi önbelleğe alma ve optimize edilmiş sorgu yürütme kullanır. Basitçe, Spark büyük ölçekli veri işleme için hızlı ve genel motordur.

Hızlı kısmı, klasik MapReduce gibi Büyük Veri ile çalışmanın önceki yaklaşımlarından daha hızlı olduğu anlamına gelir. Daha hızlı olmanın sırrı, Spark'ın bellek (RAM) üzerinde çalışmasıdır. Bu, işlemeyi disk sürücülerinden çok daha hızlı hale getirir.

Genel kısım, dağıtılmış SQL çalıştırma, veri ardışık düzenleri oluşturma, verileri bir veritabanına alma, makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırma, grafiklerle veya veri akışlarıyla çalışma ve daha pek çok için kullanılabileceği anlamına gelir.

Apache Spark Bileşenleri

1. Apache Spark Core: Spark Core, diğer tüm işlevlerin üzerine inşa edildiği Spark platformunun temelini oluşturan genel yürütme motorudur. Harici depolama sistemlerinde bellek içi bilgi işlem ve referans veri kümeleri sağlar.
2. Spark SQL: Spark SQL, Apache Spark'ın yapılandırılmış verilerle çalışma modülüdür. Spark SQL tarafından sunulan arayüzler, Spark'a hem verilerin yapısı hem de gerçekleştirilen hesaplama hakkında daha fazla bilgi sağlar.
3. Spark Streaming: Bu bileşen, Spark'ın gerçek zamanlı akış verilerini işlemesini sağlar. Vreiler, Kafka, Flume ve HDFS gibi birçok kaynaktan alınabilir. Daha sonra veriler karmaşık algoritmalar kullanılarak işlenebilir.
4. MLlib: Apacka Spark, MLlib olarak bilinen zengin bir kitaplıkla donatılmıştır. Bu kütüphane, çok çeşitli makine öğrenimi algoritmaları içerir: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve işbirliğine dayalı filtreleme.

Apache Spark Özellikleri

• Hızlı İşleme: Büyük veri dünyasının bu teknolojiyi diğerlerine tercih etmesini sağlayan Apache Spark'ın en önemli yanı hızıdır. Büyük veri, daha yüksek hızda işlenmesi gereken hacim, çeşitlilik, hız ve doğrulukla karakterize edilir.
• Esneklik: Apache Spark, birden çok dili destekler ve geliştiricilerin Java, Scara, R veya Python'da uygulamalar yazmasına izin verir.
• Bellek İçi Bilgi İşlem: Spark, verileri sunucuların RAM'inde depolar. Bu da hızlı erişime izin verir. Dolayısıyla analitiğin hızı önemli ölçüde artmış olur.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Spark, gerçek zamanlı akış verilerini işleyebilir. Yalnızca depolanan verileri işleyen MapReduce'un aksine, Spark gerçek zamanlı verileri işleyebilir. Bu nedenla anlık sonuçlar üretebilir.
• Daha İyi Analitik: Map ve Reduce işlevlerini içeren MapReduce'un aksine, Spark bundan çok daha fazlasını içerir. Apache Spark, zengin bir SQL sorguları, makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık analitik vb. içerir.

Apache Spark, son birkaç yılda muazzam bir büyüme elde etti. Hızı, kullanım kolaylığı ve sofistike analitiği nedeniyle bugün işletmelerde en etkili veri işleme ve AI motoru haline geldi. Bununla birlikte, bellek içi çalıştırmak için çok fazla RAM gerektirdiğinden Spark'ın maliyeti yüksektir.

Spark, çeşitli kaynaklarda büyük ölçekte veri hazırlamayı basitleştirerek verileri ve yapay zekayı birleştirir. Ayrıca, TensorFlow, PyTorch, R ve SciKit-Learn gibi popüler kitaplıkların sorunsuz entegrasyonunun yanı sıra hem veri mühendisliği hem veri bilimi iş yükleri için tutarlı bir API seti sağlar.