Che cos'è Apache Spark?
Apache Spark è un motore di analisi unificato per il trattamento dati su vasta scala con moduli integrati per SQL, flussi di dati, machine learning ed elaborazione di grafici. Spark può essere eseguito su Apache Hadoop, Kubernetes, in modo indipendente, nel cloud e su diverse origini dati. Fornisce API complete in Java, Scala, Python (PySpark) ed R, rendendolo accessibile a un'ampia gamma di sviluppatori e data scientist.
Su Google Cloud, Apache Spark si trasforma in una piattaforma "Data-to-AI". Sfruttando le opzioni serverless e i miglioramenti rivoluzionari delle prestazioni come Lightning Engine, Google Cloud risolve il "tuning tax" associato ai deployment Spark tradizionali. Le integrazioni profonde in una piattaforma unificata di dati e AI consentono agli utenti di passare dai dati non elaborati all'azione basata sull'AI più velocemente che mai.
Apache Spark e Apache Hadoop a confronto
Una domanda ricorrente è: quando si usa Apache Spark e quando invece Apache Hadoop? Mentre Hadoop viene utilizzato principalmente per operazioni a uso intensivo di dischi con il paradigma MapReduce, Spark è un'architettura di elaborazione in memoria più flessibile e spesso più costosa. Spark è un veloce motore di calcolo per cluster per uso generico di cui è possibile eseguire il deployment in un cluster Hadoop o in modalità autonoma. La comprensione delle diverse funzionalità di ciascuno permetterà di capire quale implementare in base ai requisiti di latenza e memoria del carico di lavoro.
Ecosistema e componenti di Apache Spark
L'ecosistema Spark comprende cinque componenti chiave, ognuno dei quali è stato migliorato dall'infrastruttura di Google Cloud:
- Spark Core: il motore di esecuzione di base, che gestisce l'invio e l'I/O di attività distribuite. Ha introdotto i resilient distributed dataset (RDD), ovvero raccolte distribuite e immutabili di oggetti elaborati in parallelo con tolleranza di errore.
- Spark SQL: il modulo per lavorare con dati strutturati utilizzando i DataFrames. Google Cloud accelera ulteriormente queste operazioni con Lightning Engine, offrendo miglioramenti significativi della velocità senza la necessità di ottimizzazione manuale.
- Spark Streaming: consente soluzioni di flussi di dati scalabili e a tolleranza di errore per job batch e in tempo reale.
- MLlib: una libreria di machine learning scalabile. Se abbinati a Vertex AI, i workflow MLlib possono essere integrati perfettamente nelle pipeline MLOps e lo sviluppo può essere migliorato con Gemini per la programmazione e la risoluzione dei problemi.
- GraphX: l'API per i grafici e il calcolo grafico parallelo.
Valore unico per data scientist e data engineer
Google Cloud fornisce un ambiente specializzato che soddisfa le esigenze uniche dei professionisti dei dati:
- Sviluppo integrato in BigQuery Studio: i data scientist possono creare ed eseguire codice Spark direttamente nei blocchi note di BigQuery Studio. Ciò fornisce un'esperienza unificata tra Spark e BigQuery utilizzando un singolo servizio di metadati interrogabile.
- Produttività assistita dall'AI con Gemini: sfrutta Gemini per assistere l'intero ciclo di vita, dallo sviluppo e dal deployment al monitoraggio e alla risoluzione dei problemi di job PySpark complessi.
- Esecuzione serverless Zero-Ops: elimina il carico operativo della gestione dei cluster. Con Serverless Spark, puoi inviare un singolo comando e lasciare che Google si occupi del resto: non devi creare, configurare o gestire cluster.
- Governance unificata: utilizza Dataplex Universal Catalog per gestire la governance dei dati e dell'AI, fornendo semantica per gli agenti e garantendo un ciclo di vita dei dati coerente dall'importazione agli insight basati sull'AI.
Prodotti e servizi correlati
Sebbene Apache Spark sia un framework open source, Google Cloud offre una suite di strumenti che automatizzano, accelerano e governano i carichi di lavoro Spark:
Spark serverless (Dataproc)Il primo servizio Spark serverless proprietario del settore, ideale per zero-ops, ETL, data science e analisi interattive.
DataprocEsegui cluster Apache Spark gestiti con il controllo completo delle configurazioni. Migliorato con Lightning Engine per prestazioni Spark più rapide.
BigQueryUna piattaforma serverless, autonoma e ad alte prestazioni data-to-AI che integra Spark per l'analisi unificata.
BigLakeFornisce tabelle Apache Iceberg completamente gestite con interoperabilità tra BigQuery e motori open source come Spark per accelerare i casi d'uso di flussi di dati e AI.
Lightning EngineIl motore di elaborazione disponibile in "Serverless" e Dataproc per accelerare i carichi di lavoro.
Dataplex Universal CatalogUn catalogo unificato per dati e AI che fornisce governance e coerenza semantica in tutta la lakehouse di dati.
Risorse aggiuntive
- Documentazione di Dataproc Serverless per Apache Spark: la guida ufficiale per l'esecuzione di batch Spark e sessioni interattive senza gestire l'infrastruttura.
- Esecuzione di Spark in BigQuery Studio: una guida specifica per i data scientist su come creare ed eseguire codice PySpark direttamente all'interno dello spazio di lavoro BigQuery.
- Guida ad Apache Iceberg su Google Cloud: istruzioni dettagliate su come configurare e utilizzare il formato di tabella Apache Iceberg con Spark e BigLake.
- Connettore Spark BigQuery (GitHub): documentazione e repository ufficiali e accessibili al pubblico per il connettore open source sviluppato da Google.
- Blog di Google Cloud: Accelerating Spark with Lightning Engine: articoli tecnici e benchmark delle prestazioni che dimostrano l'impatto reale dei nostri miglioramenti delle prestazioni.
Fai un passo avanti
Inizia a creare su Google Cloud con 300 $ di crediti senza costi e oltre 20 prodotti sempre senza costi.
Hai bisogno di aiuto per iniziare?
Contatta il team di venditaCollabora con un partner di fiducia
Trova un partnerContinua la navigazione
Visualizza tutti i prodotti
