Spark Streaming ist eine Open-Source-Engine zur Verarbeitung von Streaming-Daten, die für die Verarbeitung großer Datenströme in Echtzeit verwendet wird. Es ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Unternehmen dabei hilft, auf eingehende Daten zu reagieren. Dies macht ihn ideal für Stream-Processing-Anwendungen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und Echtzeit-Alarmierung.
Spark Streaming bietet viele Vorteile, darunter Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und niedrige Latenzzeiten. Es ermöglicht auch eine einfache Integration mit anderen Apache Spark-Komponenten wie MLlib, GraphX und Spark SQL, wodurch die Streaming-Datenverarbeitung mit leistungsstarken Analysen kombiniert werden kann.
Spark Streaming ist auf den meisten gängigen Plattformen verfügbar, darunter Apache Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes und die öffentliche Cloud. Dies macht es einfach, Spark Streaming-Anwendungen in einer Vielzahl von Umgebungen bereitzustellen und zu verwalten.
Spark Streaming basiert auf dem "Micro-Batch"-Ansatz für die Streaming-Datenverarbeitung, bei dem Daten in Stapeln kleiner Größe verarbeitet werden. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Verarbeitung von Datenströmen sowie die Möglichkeit, mehrere Datenquellen als Teil einer einzigen Anwendung zu verarbeiten.
Spark Streaming folgt einer einfachen Verarbeitungspipeline, die aus Datenaufnahme, -umwandlung und -ausgabe besteht. Ingestion ist der Prozess des Sammelns von Daten aus einer Datenquelle. Die Transformation ist der Prozess der Durchführung von Operationen an den Daten. Die Ausgabe ist der Prozess, bei dem die Daten an das gewünschte Ziel gesendet werden.
Spark Streaming ist so konzipiert, dass es fehlertolerant ist, d. h. dass es sich von Fehlern im System erholen kann. Dies wird durch Checkpointing erreicht, bei dem der Zustand der Streaming-Anwendung in regelmäßigen Abständen gespeichert wird. Dadurch kann die Anwendung im Falle eines Fehlers dort weitermachen, wo sie aufgehört hat.
Spark Streaming ermöglicht ein Leistungstuning, d. h. die Optimierung der Leistung einer Anwendung. Dies kann durch eine Reihe von Methoden geschehen, wie z. B. die Erhöhung der Anzahl der Partitionen und die Anpassung des Batch-Intervalls.
Spark Streaming-Anwendungen können mit einer Vielzahl von Programmiersprachen entwickelt werden, darunter Scala, Java, Python und R. Anwendungen können auch mit der Spark Streaming-API entwickelt werden, die eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Erstellung und Verwaltung von Streaming-Anwendungen bietet.
Spark Streaming wurde in einer Vielzahl von realen Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Betrugserkennung, der Netzwerksicherheit und der Kundenanalyse. Diese Fallstudien bieten wertvolle Einblicke, wie Spark Streaming zum Erreichen von Geschäftszielen eingesetzt werden kann.
Spark Streaming ist eine Erweiterung der Spark-Kern-API, die eine skalierbare, durchsatzstarke, fehlertolerante Stream-Verarbeitung von Live-Datenströmen ermöglicht.
Spark Streaming empfängt Live-Eingabedatenströme und teilt die Daten in Stapel auf, die dann von der Spark-Engine verarbeitet werden, um den endgültigen Ergebnisstrom zu erzeugen. Der entscheidende Punkt ist, dass alle diese Stapel parallel und fehlertolerant verarbeitet werden, um sicherzustellen, dass der endgültige Ergebnisstrom korrekt und vollständig ist.
Spark ist ein universelles Cluster-Computing-Framework, das sich für eine Vielzahl von Anwendungen eignet, während Spark Streaming ein spezialisiertes Modul innerhalb von Spark ist, das die Verarbeitung von Live-Datenströmen ermöglicht. Spark Streaming verwendet die gleichen Kern-APIs wie Spark, jedoch mit einigen wichtigen Unterschieden. Erstens arbeitet Spark Streaming mit einem Mikro-Batch-Verarbeitungsmodell, d. h. es verarbeitet Daten in kleinen Stapeln (in der Regel alle paar Sekunden) und nicht in Echtzeit. Zweitens verwendet Spark Streaming ein anderes Programmiermodell als Spark, das auf dem Konzept der "diskretisierten Streams" (DStreams) basiert. DStreams sind im Wesentlichen Sequenzen von Daten, die in kleine Stapel unterteilt sind, die dann von der Spark Streaming-Engine verarbeitet werden.
Nein, Spark ist keine Programmiersprache. Spark ist eine Plattform für die Datenverarbeitung, die eine Reihe von Tools für die Arbeit mit Daten umfasst. Zu diesen Tools gehören eine Programmiersprache (Spark SQL), eine Bibliothek für die Arbeit mit Daten (Spark MLlib) und ein Tool für die Verwaltung und Bereitstellung von Spark-Anwendungen (Spark Core).
Im Bereich der Datenverarbeitung ist Spark ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework. Ursprünglich wurde es am AMPLab der University of California, Berkeley, entwickelt. Später wurde die Spark-Codebasis der Apache Software Foundation zur Verfügung gestellt, die sie seitdem pflegt. Spark bietet eine Schnittstelle für die Programmierung von ganzen Clustern mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz.
Spark ist in der Programmiersprache Scala geschrieben. Es kann für eine breite Palette von Arbeitslasten verwendet werden, einschließlich Stapelverarbeitung, interaktive Abfragen und Streaming.
Die Spark-API ist eine Reihe von Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, mit der Spark-Plattform zu interagieren. Sie bietet eine Möglichkeit, Spark-Aufträge zu übermitteln und auszuführen, auf Spark-Cluster-Ressourcen zuzugreifen und Spark-Konfigurationen zu verwalten. Die API ist sowohl in Java als auch in Scala verfügbar.