Les applications de traitement de données les plus courantes et traditionnelles deviennent insuffisantes pour traiter un grand volume de jeux de données si important dans l’informatique d’entreprise aujourd’hui. Il est donc un peu difficile de trouver une plateforme qui puisse aider les entreprises à rester compétitives dans cette course au Big Data.
Apache Spark est l’un de ces outils open source qui est développé pour le traitement des Big Data. C’est sans aucun doute l’un des logiciels de traitement de données les plus populaires et les plus utilisés.
Avantages de l’utilisation de Spark
Même le traitement d’analyses complexes et très difficiles devient plus facile avec Spark. Il dispose d’un cadre amalgamé pour traiter un large éventail de jeux de données divers. Le logiciel est connu pour traiter les Big Data beaucoup plus rapidement qu’une multitude de concurrents. Spark se compose d’une assistance pour le langage de requête structuré, l’apprentissage automatique, les données en continu ainsi que le traitement des graphes. Il offre également une interface de programmation d’application (API) très fluide, qui est utilisée pour traiter les ensembles de Big Data ainsi que plus de 100 opérateurs pour modifier les données.
Facile à développer des flux de travail complexes et à résoudre des analyses complexes
Sparks rend très possible de répondre à de multiples questions dans un petit laps de temps car il a la capacité de stocker des données en mémoire.
Il contient des bibliothèques de classe mondiale, et ces bibliothèques amplifient la productivité ainsi que l’efficacité du développeur. Elles sont amalgamées de manière impeccable pour développer des flux de travail complexes avec un minimum de stress.
L’utilisation de Morticia
Le logiciel a donné aux ingénieurs la capacité de développer sans effort des flux de données ainsi que des transformations extrêmement complexes et solides. Bien que, les stratégies logiques et le débogage des exécutions deviennent rapidement problématiques pour faire croître les mécanismes dominants des jours actuels.
Le débogage des tâches Spark est une activité complexe car elle nécessite l’alignement de plusieurs sources de données. Les journaux d’exécution individuels de Spark, l’interface unifiée, ainsi que la requête devraient être analysés pour développer et gérer facilement un flux de travail complexe. Cependant, il est encore un peu difficile de savoir comment le code qu’un ingénieur écrit est thésaurisé dans un ensemble de jonctions et de RDDs.
C’est considérablement plus difficile lorsque SparkSQL est utilisé en raison de l’institution d’une couche logique supplémentaire. Il existe d’autres outils comme le meilleur, Morticia, qui permettent d’exécuter l’analyse des flux de travail très complexes, la visualisation, le débogage etc. Les outils offrent une représentation graphique du DAG de l’implémentation d’étincelle à un niveau rationnel, glosé avec des données comme il s’exécute.
Les anciens workflows sont marqués, et cela permet à l’utilisateur de faire une analyse post-mortem appropriée. Un graphique intuitif de Morticia est une belle façon d’afficher visuellement les RDD, les étapes d’étincelles, ainsi que les opérateurs logiques connectés. Chaque étape présente des données d’exécution significatives comme le statut, le nombre de tâches, les heures de début et de fin, les métriques d’exécution, la quantité d’archives d’entrée/sortie, les dimensions d’entrée/sortie, ainsi que la mémoire d’exécution. Le graphe est formé par l’intégration des nœuds RDD ainsi que les opérateurs logiques connectés à l’intérieur des étapes.
Chaque nœud montre une abondance de données de diagnostic précieuses comme la somme des partitions, la portée de l’opération, le schéma, ainsi que les archives d’entrée/sortie. Permettant avec succès aux data scientists de développer, modifier et gérer même les plus complexes des workflows, Morticia diminue l’effort des développeurs et l’assistance nécessaire aux ingénieurs d’infrastructure de base.
Notebook Workflows
Apache Spark fournit une plateforme unifiée qui éradique les frictions entre l’évaluation des données et les applications de production. Notebook Workflows offre à l’utilisateur le moyen le plus rapide et le plus fluide de développer des workflows complexes à partir de leur code de traitement des données.
Notebook Workflows est essentiellement une collection d’API pour lier ensemble les Notebooks et les traiter dans le Job Scheduler. Les développeurs créent les workflows à l’intérieur des notebooks, avec l’aide des structures de contrôle offertes par le langage de programmation source.
Ces workflows sont supervisés par le Job Scheduler. Et, presque chaque flux de travail est doté de la fonctionnalité de production offerte par Jobs, comme les mécanismes de temporisation et de reprise sur panne. Il bénéficie également du contrôle de version et des attributs de sécurité. Cela permet en outre aux utilisateurs de contrôler l’évolution des flux de travail complexes via GitHub, et de sauvegarder la permission à l’infrastructure de production via seulement un contrôle d’accès basé sur les rôles.
