miércoles, 29 de julio de 2020

Spark: la oportunidad


¡Vivimos una explosión de datos! Cada vez más se requieren más personas que sepan analizar y modelar estos datos para obtener la información. El dato es útil. El dato de alta calidad, bien entendido y auditable, no tiene precio. En este artículo vamos a dar una pincelada sobre este entorno de trabajo, un diamante en bruto, llamado Spark.


Obtenemos datos de todos los medios, como Twitter feeds, Facebook, mensajes, SMS, y una gran variedad de medios.  La necesidad de poder procesar esos datos tan rápidamente como sea posible se convierte en más importante que nunca. 

Hace unos pocos años, la programación mediante MapReduce ha sido útil para estos fines, pero la cantidad de tiempo que se tarda en ejecutar los trabajos no es la más aceptable en la mayoría de las situaciones. La curva de aprendizaje para escribir un trabajo MapReduce también es difícil, ya que requiere conocimientos específicos de programación y el know-how. Además en MapReduce los trabajos sólo funcionan para un conjunto específico de casos de uso. Necesitamos algo que funcione para un gran conjunto de casos de uso.

Apache Spark fue diseñado como una plataforma de computación rápida, de uso general y fácil de usar, de ahí viene su nombre: chispa.

Extiende el modelo MapReduce y lo lleva a otro nivel. La velocidad proviene de los cálculos en memoria. 

Las aplicaciones que se ejecutan en un proceso y con una respuesta mucho más rápida. Spark es incluso más rápido que MapReduce para aplicaciones muy complejas usando los discos. Puede ejecutar la aplicación por lotes, o algoritmos iterativos que se basan unos sobre otros. 


Se pueden ejecutar consultas interactivas y procesar datos de flujos continuos con una aplicación. 
Soporta un número de bibliotecas que pueden utilizarse fácilmente, para expandirse más allá de las capacidades básicas de Spark, son:






La gran facilidad de uso de Spark nos permite aprender rápidamente usando los APIs simples para Scala, Python, R y JavaSpark se ejecuta en clústeres Hadoop con YARN  o Apache Mesos, o incluso de manera autónoma con su propio planificador


¿Por qué y para qué querríamos usar Spark?


Spark proporciona procesamiento distribuido paralelo, tolerancia a fallos en hardware de productos básicos, escalabilidad, etc...Añade el concepto de computación agresiva en caché de memoria distribuida, con baja latencia, APIs de alto nivel y pila de herramientas de alto nivel. 

Hay dos grupos que podemos considerar aquí que querrían usar SparkCientíficos de Datos e Ingenieros (Analistas de Datos).

 ¿Pero no son similares?

En cierto sentido, sí, tienen superposición de conjuntos de habilidades, pero para nuestro propósito, vamos a definir al científico de datos como aquellos que necesitan analizar y modelar los datos para obtener información. Tendrían técnicas para transformar los datos en algo que pueden utilizar para el análisis de datos. 
  • Su análisis ad-hoc.
  • Ejecutar consultas interactivas que les proporcionen resultados inmediatamente. 
Los Científicos de datos también tienen experiencia en el uso de SQL, estadísticas, aprendizaje automático y algo de programación, por lo general usando lenguajes como Python o R.

Una vez que los científicos de datos han obtenido la información sobre los datos; más tarde, alguien determina que hay una necesidad de desarrollar una aplicación de procesamiento de datos de producción, una aplicación web, o algún sistema, la persona llamada a trabajar en ello estarían los ingenieros (analistas de Datos).

Los ingenieros (analistas de datos) utilizarían la API de programación de Spark para desarrollar un sistema de casos de uso. Spark paraleliza estas aplicaciones a través de los clústeres mientras se ocultan las complejidades de la programación de los sistemas distribuidos y tolerancia a fallos.  Pueden usar Spark para monitorear, inspeccionar y ajustar las aplicaciones. 

Spark Core, componentes...


El núcleo de Spark (Core) está en el centro de todo. Es un sistema de propósito general que proporciona programación, distribución y supervisión de las aplicaciones a través de un grupo de componentes.

Los componentes en la parte superior del Spark Core que están diseñados para trabajar internamente, dejando que los usuarios los combinen, como lo harían con cualquier biblioteca en un software de proyecto. El beneficio de esta pila es que todos los componentes de la capa superior heredarán las mejoras realizadas en las capas inferiores. 

El Spark Core está diseñado para escalar de uno a miles de nodos. Proporciona la abstracción fundamental de Spark: Resilient Distributed DataSet (RDD):
  • Resilient (Flexible): si se pierden los datos en la memoria, se pueden volver a crear
  • Distribuido: procesado en todo el clúster 
  • DataSet (conjunto de datos): los datos iniciales pueden provenir de una fuente, como un archivo, o pueden ser creados mediante programación

Los RDD son anteriores a Spark SQL y al API de los DataFrame / Dataset.

Spark SQL está diseñado para trabajar con Spark a través de SQL y HiveQL e Impala. Spark SQL permite a los desarrolladores mezclar las consultas de SQL con el lenguaje de programación de Spark elegido: Python, Scala, R o Java. 

Funciona con datos estructurados


DataFrames y Datasets que son la abstracción de los datos estructurados. Posee además un entorno de optimización de las consultas: el Catalyst Optimizer

Spark Streaming proporciona acceso al proceso de flujos de datos en tiempo real. Su API coincide con el de Spark Core, lo que facilita a los desarrolladores moverse entre aplicaciones que procesan los datos almacenados en la memoria y/o llegar a ejecutarlos en tiempo real, proporcionando el mismo grado de tolerancia a fallos, rendimiento y escalabilidad que ofrece el Spark Core.

MLlib, la biblioteca de aprendizaje automático de máquina (Machine Learning), proporciona múltiples tipos de algoritmos que están diseñados para escalar a través del clúster.

GraphX es una biblioteca de procesamiento de gráficos (Graph Processing) con API para manipular gráficos y realizar gráficos computacionales en paralelo.

Los DataFrames y los DataSets son la representación principal de los datos en Spark.
  • Los DataFrames representan datos estructurados en forma de tabla. Son similares a las tablas en un RDBMS. Consisten en una colección de objetos Row (fila) sin escribir. Las filas se organizan en columnas descritas por un esquema. 
  • Los DataSets representan datos como una colección de objetos de un tipo específico. Están fuertemente tipados
  • Realmente un DataFrame es un alias de un Dataset [Row]: conjuntos de datos que contienen objetos Row (filas)
Cómo veis, el entorno de Spark no es difícil ni complicado, simplemente requiere perseverancia para familiarizarse con él y una vez conseguido estaréis en disposición de entrar en un mundo apasionante, desafiante y novedoso tecnológico. Espero que pongáis más de una chispa en vuestro camino.




¡Hasta el próximo post queridos lectores!





1 comentario:

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