Wat is Apache Spark?

Apache Spark is geen database of zelfstandig opslagsysteem. Het is een verwerkingstechnologie die gegevens leest uit bronnen zoals databases, objectopslag, datawarehouses of Hadoop Distributed File System. Daarna voert Spark de geprogrammeerde bewerkingen verdeeld over een cluster uit.

Een Spark-toepassing bestaat doorgaans uit een driver en meerdere executors. De driver coördineert het proces en verdeelt taken. De executors voeren deze taken parallel uit op afzonderlijke delen van de dataset. Deze verdeling maakt het mogelijk om berekeningen over meerdere machines te verspreiden.

Spark kan tussenresultaten waar passend in het werkgeheugen bewaren. Dat is vooral bruikbaar wanneer dezelfde gegevens tijdens een proces herhaaldelijk nodig zijn. De uiteindelijke prestaties hangen echter ook af van de configuratie, dataset, opslag, netwerkverbindingen en gekozen bewerkingen.

Het lukt met Apache Spark

Grootschalige dataverwerking technisch organiseren

Spark kan een onderdeel vormen van software waarin veel gegevens periodiek of vrijwel direct moeten worden verwerkt. APPelit kan de benodigde gegevensstromen, verwerkingstaken en koppelingen ontwikkelen op basis van de functionele eisen en beschikbare databronnen van de opdrachtgever.

Waar werkt Apache Spark goed voor?

Vijf toepassingen voor omvangrijke of snel veranderende datasets

1. Datavoorbereiding: gegevens uit meerdere bronnen samenvoegen, opschonen en omzetten naar een afgesproken structuur.
2. Business intelligence: grote datasets voorbereiden voor rapportages en dashboards. Spark berekent de gegevens; een afzonderlijke toepassing presenteert de uitkomsten.
3. Streamingverwerking: nieuwe gebeurtenissen in kleine gegevensreeksen verwerken, bijvoorbeeld bij sensoren, transacties of technische logbestanden.
4. Machine learning: datasets voorbereiden en modellen trainen met beschikbare Spark-bibliotheken of gekoppelde software.
5. Patroon- en afwijkingsdetectie: geprogrammeerde controles uitvoeren om ongebruikelijke waarden of combinaties te markeren voor verdere beoordeling.

Spark is vooral relevant wanneer een verwerking te groot of te tijdrovend wordt voor één machine. Voor kleinere datasets kan een database, script of bestaande analysetool een eenvoudigere technische inrichting bieden.

Alternatief voor Apache Spark: Hadoop

Maak onderscheid tussen gegevensopslag en gegevensverwerking

Hadoop bestaat uit meerdere technologieën, waaronder HDFS voor verspreide opslag en MapReduce voor gegevensverwerking. Spark richt zich voornamelijk op verwerking en kan gegevens uit HDFS gebruiken. Daardoor is Spark niet altijd een vervanging voor een volledige Hadoop-omgeving.

Voordelen van Apache Spark ten opzichte van Hadoop

Kies een verwerkingstechniek die bij de berekeningen past

Spark ondersteunt iteratieve berekeningen, streamingprocessen en verschillende programmeertalen, waaronder Python, Java, Scala en R. In vergelijking met klassieke MapReduce-taken zijn workflows vaak compacter op te bouwen. Het werkelijke verschil in snelheid moet per dataset en technische omgeving worden getest.

Samenwerking tussen Spark en Hadoop

Verwerk gegevens uit bestaande Hadoop-opslag

Spark kan binnen een Hadoop-omgeving worden gebruikt en gegevens uit HDFS lezen. Een organisatie kan daardoor bestaande opslag behouden en Spark inzetten voor geselecteerde verwerkingstaken. Versies, rechten, capaciteit en beschikbare interfaces bepalen hoe deze combinatie technisch wordt ingericht.

APPelit ontwikkelt maatwerksoftware waarin gegevens uit beschikbare bronnen worden verwerkt. Apache Spark kan daarbij worden gebruikt voor omvangrijke datasets, herhaalde berekeningen of streamingprocessen.

U bepaalt welke gegevens beschikbaar zijn, welke bewerkingen moeten plaatsvinden en hoe de resultaten worden gebruikt. Onze developers bouwen en testen de afgesproken gegevensstromen, verwerkingstaken en softwarefuncties.

Heeft u een concrete toepassing voor grootschalige dataverwerking? Deel uw databronnen, gewenste berekeningen en technische omgeving met APPelit. Neem contact op om de mogelijkheden te bespreken of vraag een vrijblijvende offerte aan.