¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es un motor de análisis unificado con el que se procesan datos a gran escala con módulos integrados para SQL, transmisión, aprendizaje automático y procesamiento de grafos. Spark puede ejecutarse en Apache Hadoop, Kubernetes, por sí solo, en la nube y en varias fuentes de datos. Proporciona APIs enriquecidas en Java, Scala, Python y R, por lo que está a disposición de una amplia variedad de desarrolladores y científicos de datos. Su API de Python, PySpark, también se integra bien con bibliotecas populares como Pandas para la manipulación de datos. En Google Cloud, Apache Spark se lleva al siguiente nivel con opciones sin servidores, mejoras revolucionarias en el rendimiento como Lightning Engine (en versión preliminar) y profundas integraciones en una plataforma unificada de datos y de IA.

Una de las preguntas más comunes es: ¿cuándo se usan Apache Spark y Apache Hadoop? Hoy en día, ambos se encuentran entre los sistemas distribuidos más destacados del mercado. Son proyectos similares de nivel superior de Apache que suelen usarse en conjunto. Hadoop se usa en mayor parte para operaciones que consumen mucho espacio en el disco con el paradigma de MapReduce. Spark es una arquitectura de procesamiento en la memoria más flexible y, a menudo, más costosa. Comprender las características de cada uno te ayudará a decidir cuál implementar y en qué momento.

Obtén más información sobre cómo Google Cloud te permite ejecutar cargas de trabajo de Apache Spark de formas más simples, integradas y rentables. Puedes aprovechar Google Cloud Serverless for Apache Spark para el desarrollo sin operaciones o usar Dataproc para clústeres de Spark administrados.

Descripción general de Apache Spark

El ecosistema de Spark incluye cinco componentes clave:

Spark Core es un motor de procesamiento de datos distribuido de uso general. Es el motor de ejecución fundamental que administra el envío de tareas distribuidas, la programación y las E/S básicas. Spark Core introdujo el concepto de conjuntos de datos resilientes y distribuidos (RDD), colecciones distribuidas inmutables de objetos que se pueden procesar en paralelo con tolerancia a fallas. Incluye bibliotecas para SQL, procesamiento de transmisión, aprendizaje automático y procesamiento de grafos que se pueden usar en conjunto en una aplicación.
Spark SQL es el módulo de Spark para trabajar con datos estructurados y presentó los DataFrames, que proporcionan una API más optimizada y fácil de usar para desarrolladores en comparación con los RDD para la manipulación de datos estructurados. Te permite consultar datos estructurados dentro de los programas de Spark mediante SQL o una API de DataFrame conocida. Spark SQL es compatible con la sintaxis de HiveQL y permite el acceso a almacenes de datos existentes de Apache Hive. Google Cloud acelera aún más el rendimiento de los trabajos de Spark, especialmente para SQL y las operaciones de DataFrame, con innovaciones como Lightning Engine, que ofrece mejoras de velocidad significativas para tus consultas y tareas de procesamiento de datos cuando ejecutas Spark en Google Cloud.
Spark Streaming facilita la compilación de soluciones de transmisión escalables y tolerantes a errores. Brinda una API integrada en el lenguaje Spark para el procesamiento de transmisiones, por lo que puedes escribir trabajos de transmisión de la misma forma en que escribes trabajos por lotes con DStreams o la API de Structured Streaming más reciente creada con base en DataFrames. Spark Streaming es compatible con Java, Scala y Python, y cuenta con una semántica con estado de tipo “exactamente una vez” lista para usar.
MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático escalable de Spark con herramientas que hacen que el AA práctico sea escalable y sencillo. MLlib contiene varios algoritmos de aprendizaje comunes, como los de clasificación, regresión, recomendación y agrupamiento en clústeres. También cuenta con flujos de trabajo y otras utilidades, entre ellas, la transformación de funciones, la construcción de canalizaciones de AA, la evaluación de modelos, el álgebra lineal distribuida y las estadísticas. Cuando se combinan con Vertex AI de Google Cloud, los flujos de trabajo de Spark MLlib se pueden integrar sin problemas en las canalizaciones de MLOps, y el desarrollo se puede mejorar con Gemini para la programación y la solución de problemas.
GraphX es la API de Spark para grafos y procesamiento paralelo de grafos. Es flexible y trabaja sin dificultades con grafos y colecciones. Para ello, unifica el proceso de extracción, transformación y carga, el análisis exploratorio y el procesamiento de grafos iterativo dentro de un solo sistema.

Google Cloud proporciona un entorno optimizado para todos estos componentes. Por ejemplo, Lightning Engine mejora el rendimiento de Spark y DataFrame, mientras que Google Cloud Serverless for Apache Spark simplifica la implementación y la administración, y Gemini aumenta la productividad de los desarrolladores en entornos de notebook como BigQuery Studio y Vertex AI Workbench.

Cómo funciona Apache Spark

La potencia de Apache Spark proviene de algunos principios arquitectónicos centrales:

Procesamiento en memoria: Spark carga datos en la memoria, lo que acelera significativamente los algoritmos iterativos y las consultas interactivas en comparación con los sistemas basados en disco.
Ejecución distribuida: Opera en un clúster de máquinas. Un programa de controlador coordina ejecutores (procesos de trabajador) que ejecutan tareas en paralelo en diferentes particiones de datos.
RDD y DataFrames: Los conjuntos de datos resilientes y distribuidos (RDD) son la abstracción de datos básica tolerante a errores. Los DataFrames, creados con RDD, proporcionan una API más enriquecida y adaptada al esquema para datos estructurados, lo que permite optimizaciones a través del optimizador Catalyst.
Evaluación diferida y DAG: Spark crea un grafo acíclico dirigido (DAG) de operaciones. Las transformaciones son "diferidas" (no se procesan de inmediato), lo que permite que Spark optimice todo el flujo de trabajo antes de que una "acción" active la ejecución.

¿Cuáles son los beneficios de Apache Spark?

Velocidad

El procesamiento en la memoria y el programador de DAG de Spark permiten cargas de trabajo más rápidas que MapReduce de Hadoop, especialmente para tareas iterativas. Google Cloud aumenta esta velocidad con una infraestructura optimizada y Lightning Engine.

Facilidad de uso

Los operadores de alto nivel de Spark simplifican la creación de apps en paralelo. El uso interactivo con Scala, Python, R y SQL permite un desarrollo rápido. Google Cloud ofrece opciones sin servidores y notebooks integrados con Gemini para una mayor facilidad de uso.

Escalabilidad

Spark ofrece escalabilidad horizontal, ya que procesa grandes cantidades de datos mediante la distribución del trabajo entre los nodos del clúster. Google Cloud simplifica el escalamiento con el escalado automático sin servidores y los clústeres flexibles de Dataproc.

Generalidad

Spark suministra una pila de bibliotecas, incluidas SQL y DataFrames, MLlib para aprendizaje automático, GraphX y Spark Streaming. Puedes combinar estas bibliotecas sin problemas en la misma aplicación.

Innovación en framework de código abierto

Spark aprovecha el poder de las comunidades de código abierto para la solución de problemas y la innovación rápidas, lo que lleva a un desarrollo y una salida al mercado más rápidos. Google Cloud adopta este espíritu abierto, por lo que ofrece Apache Spark estándar y, al mismo tiempo, mejora sus capacidades.

¿Por qué elegir Spark en lugar de un motor solo de SQL?

Apache Spark es un motor de procesamiento de clústeres rápido de uso general que puede implementarse en un clúster de Hadoop o en modo independiente. Con Spark, los programadores pueden escribir aplicaciones con rapidez en Java, Scala, Python, R y SQL. Esto hace que sea más accesible para los desarrolladores, los científicos de datos y los empresarios avanzados con experiencia en estadísticas. Mediante Spark SQL, los usuarios pueden conectarse a cualquier fuente de datos y presentarlas como tablas para que los clientes de SQL las usen. Además, los algoritmos interactivos de aprendizaje automático se implementan con facilidad en Spark.

Con un motor solo de SQL, como Apache Impala, Apache Hive o Apache Drill, los usuarios pueden usar solo SQL o lenguajes similares a SQL para consultar los datos almacenados en varias bases de datos. Esto significa que los frameworks tienen un menor tamaño en comparación con Spark. Sin embargo, en Google Cloud, no tienes que tomar una decisión estricta; BigQuery proporciona funciones de SQL potentes, Google Cloud Serverless for Apache Spark y Dataproc para un servicio administrado de Spark y Hadoop te permiten usar la versatilidad de Spark, a menudo en los mismos datos a través de BigLake Metastore y formatos abiertos.

¿Cómo usan las empresas Spark?

Muchas empresas usan Spark para simplificar la tarea desafiante y de procesamiento intensivo de procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real o archivados, así sean estructurados o no estructurados. Spark también les permite a los usuarios integrar sin problemas funciones complejas y relevantes, como el aprendizaje automático y los algoritmos de grafos. Entre las aplicaciones comunes, se incluyen las siguientes:

ETL/ELT a gran escala
Procesamiento de datos en tiempo real
Aprendizaje automático
Exploración de datos interactivos
Análisis de grafos

Ingenieros de datos

Los ingenieros de datos usan Spark para programar y crear trabajos de procesamiento de datos, con la opción de programar en un conjunto de lenguajes expandido. En Google Cloud, los ingenieros de datos pueden aprovechar Google Cloud Serverless for Apache Spark en canalizaciones ETL/ELT sin operaciones o usar Dataproc para el control de clústeres administrados, todo integrado en servicios como BigQuery y Dataplex Universal Catalog para la administración.

Científicos de datos

Los científicos de datos pueden tener una experiencia más avanzada con la analítica y el AA usando Spark con GPU. La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos con mayor rapidez en un lenguaje conocido puede ayudar a acelerar la innovación. Google Cloud proporciona una compatibilidad sólida con GPU para Spark y una integración perfecta con Vertex AI, lo que les permite a los científicos de datos crear e implementar modelos más rápido. Pueden aprovechar varios entornos de notebook, como BigQuery Studio y Vertex AI Workbench, o conectar sus IDE preferidos, como Jupyter y VS Code. Esta experiencia de desarrollo flexible, combinada con Gemini, ayuda a acelerar su flujo de trabajo desde la exploración inicial hasta la implementación de producción.

Ejecuta Apache Spark en Google Cloud

Optimiza tu experiencia de Spark con Google Cloud

Google Cloud Serverless for Apache Spark: Para una experiencia verdaderamente sin operaciones, ejecuta tus trabajos de Spark sin administrar ningún clúster. Aprovecha el inicio casi instantáneo, el escalado automático y el aumento del rendimiento de Lightning Engine y Gemini. Ideal para ETL, ciencia de datos y análisis interactivos, especialmente cuando se integra con BigQuery.
Dataproc: Cuando necesitas más control sobre tu entorno de clúster o requieres componentes específicos del ecosistema de Hadoop junto con Spark, Dataproc proporciona un servicio completamente administrado. Dataproc simplifica la creación y administración de clústeres, y también se beneficia de las mejoras de Lightning Engine para el rendimiento de Spark.
Un ecosistema unificado y abierto: Ejecutar Spark en Google Cloud significa una integración perfecta con servicios como BigQuery para estadísticas unificadas, Vertex AI para MLOps, BigLake Metastore para compartir metadatos de código abierto y Dataplex Universal Catalog para una administración de datos integral, todos los cuales admiten una arquitectura de lakehouse abierta.

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