Apache Spark là gì? Công nghệ này có gì đặc biệt?

Phân tích dữ liệu là một việc làm cực kỳ quan trọng trong thời đại kỹ thuật số và khái niệm Big data ngày càng phổ biến. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của hàng loạt công nghệ tiên tiến cho phép doanh nghiệp xử lý dữ liệu đơn giản hơn. Điển hình là Apache Spark. Vậy Apache Spark là gì? Công nghệ này có gì đặc biệt? Các bạn hãy cùng Tino Group tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

Tổng quan về Apache Spark

Apache Spark là gì?

Apache Spark được biết đến là một framework mã nguồn mở được sử dụng để xử lý phân tán dữ liệu trên quy mô lớn. Đồng thời, framework này còn cung cấp các API cho các ngôn ngữ lập trình như: SQL, Java, Scala, Python và R.

Apache Spark sử dụng bộ nhớ đệm, quyền truy vấn và các mã để thực hiện nhiều công việc phức tạp như phân tích nhanh dữ liệu, xử lý quy mô, truy vấn tương tác hay xử lý đồ hoạ. Đó cũng là lý do giúp framework này có hơn 365.000 thành viên và được nhiều tổ chức như FINRA, Yelp, Zillow, DataXu, Urban Institute, CrowdStrike, …lựa chọn.

Đặc điểm nổi bật của Apache Spark

MapReduce là một hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn do Google phát triển dựa trên các thuật toán phân tán và song song nhằm đảm bảo không có bất kỳ lỗi nào trong toàn bộ quá trình. Tuy nhiên, quy trình của MapReduce không thực sự đồng bộ. Do mỗi bước trong quy trình đều thực hiện đọc và ghi dữ liệu khiến cho độ trễ ngày càng tăng trên I/O của đĩa.

Để khắc phục vấn đề này, Apache Spark đã chuyển sang xử lý bộ nhớ trực tiếp thông qua việc tái sử dụng dữ liệu song song nhằm hạn chế số bước của MapReduce. Khi đó, chỉ cần một bước thực hiện đọc, bộ nhớ sẽ ngay lập tức tự động ghi lại các kết quả làm cho quá trình thực thi nhanh và hiệu quả hơn.

Bên cạnh đó, Apache Spark tái sử dụng dữ liệu bằng cách tạo các DataFrame để tập hợp các đối tượng vào bộ nhớ đệm với mục đích cải thiện tốc độ của các thuật toán Machine Learning. Đó là lý do công nghệ của Apache Spark đã thành công hơn MapReduce trong khả năng cải thiện độ trễ công việc.

Cấu trúc của Apache Spark

Spark Core – Nền tảng chính

Spark Core là phần cốt lõi của Apache Spark đóng vai trò quản lý bộ nhớ, khắc phục lỗi, lên lịch trình, phân phối, giám sát công việc và tham chiếu đến các dữ liệu được lưu trữ tại các hệ thống lưu trữ bên ngoài.

Bên cạnh đó, Spark Core còn dựa vào API và các ngôn ngữ lập trình để làm giảm đi các vấn đề phức tạp trong quá trình xử lý phân tán dữ liệu.

MLlib – Dành cho Machine Learning

MLlib là một thư viện gồm các thuật toán hỗ trợ Machine Learning với quy mô Big data. Thư viện này có hiệu suất hoạt động nhanh và khả năng thực hiện nhiều công việc hơn.

Ngoài ra, MLlib phù hợp với các API của Spark, đồng thời tương tác với NumPy trong Python (kể từ Spark 0.9) và các thư viện R (kể từ Spark 1.5).

Spark Streaming – Xử lý thời gian thực (real time)

Spark Streaming là một bổ sung cho Apache Spark để đáp ứng các yêu cầu xử lý thời gian thực (realtime). Đây là giải pháp tốt nhất dành cho công việc phân tích dữ liệu trực tiếp ở quy mô lớn.

Spark Streaming giúp cải thiện khả năng xử lý hàng hoạt ứng dụng trực tuyến tốt hơn. Ngoài ra, công nghệ này hỗ trợ dữ liệu từ Twitter, Kafka, Flume, HDFS, ZeroMQ cùng với nhiều dữ liệu khác được tìm thấy từ hệ sinh thái Spark Packages.

Spark SQL – Khả năng truy vấn tương tác

Spark SQL là một công cụ truy vấn dữ liệu có cấu trúc bên trong các chương trình Spark. Công cụ này bao gồm trình tối ưu hoá trả phí, lưu trữ dữ liệu dạng cột, tạo mã nhanh và khả năng mở rộng Node. Spark SQL dựa vào Hive để truy vấn dữ liệu và các API trong những ngôn ngữ lập trình để hỗ trợ các nguồn dữ liệu như JDBC, ODBC, JSON, HDFS, Hive, ORC, Parquet,…

GraphX – Hỗ trợ xử lý đồ thị

Spark GraphX là một công cụ có khả năng xử lý đồ thị phân tán dữ liệu bằng cách cung cấp ETL, thăm dò và tính toán đồ thị trùng lặp để hỗ trợ xây dựng và chuyển đổi các cấu trúc sẵn có. Đặc biệt, công cụ này được tích hợp với API cũng như các thuật toán giúp cho quá trình xử lý công việc linh hoạt và hiệu quả hơn.

Ưu điểm của Apache Spark

Tốc độ và khả năng phân tích thời gian thực ấn tượng

Apache Spark có khả năng xử lý hàng loạt dữ liệu đến từ các luồng sự kiện trong thời gian thực. Tốc độ xử lý của Apache Spark cũng cực kỳ ấn tượng, có thể lên đến hàng triệu sự kiện mỗi giây.

Dễ sử dụng

Apache Spark giúp người dùng tiếp cận dễ dàng hơn với công nghệ tính toán song song. Bạn chỉ cần có sẵn các kiến thức cơ bản về database, lập trình Python hoặc Scala là đã có thể sử dụng được framework này. Đây cũng là điểm khác biệt lớn giữa Apache Spark và Hadoop.

Được hỗ trợ bởi nhiều thư viện cấp cao

Apache Spark nhận được sự hỗ trợ của các thư viện cấp cao. Điều này sẽ giúp tăng hiệu suất cho nhà phát triển và đảm bảo sự kết nối liền mạch cho các quy trình làm việc phức tạp.

Khả năng tương thích cao và hỗ trợ nhiều loại ngôn ngữ lập trình

Apache Spark có thể tương thích với tất cả các định dạng tệp và nguồn dữ liệu được hỗ trợ bởi cụm Hadoop.

Ngoài ra, framework này còn hỗ trợ nhiều loại ngôn ngữ lập trình như Java, Scala, R hay Python giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng của mình.

Ứng dụng của Apache Spark

Với khả năng xử lý phân tán dữ liệu đỉnh cao, Apache Spark được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để cung cấp các thông tin dữ liệu theo thời gian thực như:

• Dịch vụ tài chính sử dụng Apache Spark để dự đoán tỷ lệ tham gia/huỷ bỏ của khách hàng về sản phẩm của mình. Ngoài ra, Apache Spark sẽ rất hữu ích cho công nghệ phát hiện gian lận khi thực hiện các giao dịch ngân hàng.
• Ngành y tế sử dụng Apache Spark để xây dựng dịch vụ chăm sóc bệnh nhân toàn diện, cho phép tương tác và trao đổi thông tin trực tuyến.
• Ngành sản xuất sử dụng Apache Spark để loại bỏ thời gian “chết” (downtime) của các thiết bị kết nối internet.
• Apache Spark còn được sử dụng trên đám mây để cải thiện hiệu suất hoạt động, khả năng mở rộng, độ tin cậy và tính khả dụng.

Các tổ chức đã sử dụng Apache Spark

Yelp

Yelp sử dụng Apache Spark trên Amazon MR để xây dựng các mô hình xác định sự tương tác giữa người dùng và quảng cáo. Nhờ vậy, Yelp không những có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu mà còn thu về mức lợi nhuận đáng kể.

Zillow

Đây là một trong những website bất động sản trực tuyến lớn nhất hiện nay. Họ đã lựa chọn sử dụng các thuật toán Machine Learning của Spark trên Amazon EMR để xử lý các tệp dữ liệu lớn. Điều này đã đem đến cho Zillow một môi trường tính toán Zestimates hiệu quả và chính xác hơn.

Hearst

Hearst là một cổng thông tin truyền thông lớn với số lượng lớn khách hàng truy cập mỗi ngày. Để có thể theo dõi nội dung nào đang hoạt động tốt và thịnh hành theo thời gian thực Hearst đã áp dụng Apache Spark Streaming trên Amazon EMR vào dự án của mình.

Bigfinite

Bigfinite có khả năng lưu trữ và phân tích dữ liệu sản xuất quy mô lớn nhờ dựa trên các kỹ thuật tiên tiến như AWS và Apache Spark trên Amazon AMR để chạy các thuật toán độc quyền.

Gumgum

Đây là một hệ thống quảng cáo sử dụng Apache Spark trên Amazon AMR để xử lý các tác vụ và phân tích dữ liệu phi cấu trúc trong Amazon S3. Những cải tiến về hiệu suất của Apache Spark đã giúp GumGum tiết kiệm khá nhiều thời gian cũng như chi phí duy trì.

Intent Media

Intent Media sử dụng MLlib của Apache Spark để lên kế hoạch triển khai các mô hình Machine Learning quy mô lớn. Apache Spark đã giúp Intent Media tối ưu hoá doanh thu trên các website và ứng dụng thông qua khả năng sắp xếp dữ liệu khoa học.

Finra

Công ty cung cấp dịch vụ tài chính này đã sử dụng Apache Spark đám mây để sắp xếp các thông tin dữ liệu của các sự kiện trên thị trường theo thời gian thực.

Với những tính năng nổi bật, Apache Spark hứa hẹn sẽ còn phát triển mạnh trong lĩnh vực IT nói riêng và các ngành công nghệ khác nói chung. Hy vọng qua bài viết trên, bạn sẽ nắm được những thông tin cơ bản về Apache Spark để trang bị cho mình một kiến thức mới về công nghệ. Hẹn gặp lại các bạn ở những chủ đề thú vị kế tiếp nhé!

Những câu hỏi thường gặp