Spark necə işləyir?

Spark necə işləyir? bir çox İT mütəxəssislərinin bu güclü məlumat emal platformasının necə işlədiyini anlamağa çalışarkən özlərinə verdiyi suallardan biridir. Spark, böyük həcmli məlumatların tez və səmərəli şəkildə işlənməsinə imkan verən açıq mənbə çərçivəsidir. Digər alətlərdən fərqli olaraq, Spark onu oxşar çərçivələrdən 100 dəfəyə qədər sürətli edən yaddaşdaxili emal modelindən istifadə edir. Bu yazıda Spark-ın öz əməliyyatlarını necə həyata keçirdiyini və gündəlik işinizdə bundan maksimum yararlana biləcəyinizi sadə və aydın şəkildə izah edəcəyik.

– Addım-addım ➡️ Spark necə işləyir?

Spark necə işləyir?

• Spark böyük məlumat emal sistemidir təhlilin tez və səmərəli aparılmasına imkan verir.
• Yaddaşdaxili emal mühərrikindən istifadə edərək onu Hadoop-dan 100 dəfəyə qədər sürətli edir, xüsusilə toplu əməliyyatlar və real vaxt rejimində məlumatların işlənməsi üçün.
• Spark Spark SQL, Spark Streaming, MLib və GraphX ​​daxil olmaqla bir neçə moduldan ibarətdir., müxtəlif növ məlumatlarla işləməyə və müxtəlif emal və təhlil tapşırıqlarını yerinə yetirməyə imkan verir.
• Spark-ın işləmə üsulu Dayanıqlı Paylanmış Məlumat Kütləsi (RDD) adlanan əməliyyatlar qrafikinin yaradılmasına əsaslanır., bu, məlumatı klaster üzrə paylamağa və paralel olaraq əməliyyatları yerinə yetirməyə imkan verir.
• Spark ilə qarşılıqlı əlaqə yaratmaq üçün onun API, Java, Scala, Python və ya R-də istifadə edə bilərsiniz, onu müxtəlif tərtibatçılar və məlumat alimləri üçün əlçatan edir.

Sual-Cavab

Spark necə işləyir?

1. Spark paralel verilənlərin təhlilinə imkan verən paylanmış emal mühərriki vasitəsilə işləyir.

2. Maşınlar klasterində paylanmış şəkildə verilənləri saxlamaq və emal etmək üçün RDD (Resilient Distributed Dataset) konsepsiyasından istifadə edir.

3. Spark-da real vaxt rejimində məlumatların təhlili, toplu məlumatların işlənməsi və maşın öyrənməsi həyata keçirmək üçün modullar var.

4. Bundan əlavə, Spark SQL, DataFrames və Datasets kimi strukturlaşdırılmış verilənlərlə işləmək üçün kitabxanaları ehtiva edir.

5. Onun arxitekturası klaster meneceri (məsələn, YARN və ya Mesos), resurs meneceri və klaster qovşaqları arasında paylanmış icraçılardan ibarətdir.

6. Klasterdə quraşdırıldıqdan və konfiqurasiya edildikdən sonra Spark ilə komanda xətti interfeysi və ya Scala, Java, Python və ya R kimi dillərdə yazılmış proqramlar vasitəsilə qarşılıqlı əlaqə qurmaq olar.

7. Spark inkişaf məqsədləri üçün yerli olaraq və ya böyük həcmli verilənləri idarə etmək üçün klasterdə işlədilə bilər.

8. Tapşırıqların planlaşdırılması, yaddaşdaxili məlumatların təkrar istifadəsi və xətalara dözümlülük kimi performansın optimallaşdırılması mexanizmlərini təmin edir.

9. Spark icması fəaldır, platformadan necə istifadə etməyi öyrənmək üçün dəstək, sənədləşdirmə və çoxsaylı təhsil resursları təklif edir.

10. Nəhayət, Spark geniş miqyaslı məlumatların təhlili və emalı üçün texnologiya, maliyyə, səhiyyə və telekommunikasiya da daxil olmaqla müxtəlif sənaye sahələrində istifadə olunur.