Apache Spark là gì? Tìm hiểu lợi ích khi sử dụng Apache Spark

Apache Spark là một giải pháp hiệu quả cho việc phân tích và xử lý dữ liệu lớn (Big Data). Cùng Vietnix tìm hiểu chi tiết Apache Spark là gì, các thành phần trong Apache Spark và những lợi ích khi sử dụng Apache Spark trong bài viết sau.

Apache Spark là gì? 

Apache Spark là một loại framework mã nguồn mở được phát triển bởi AMPLab vào năm 2009. Năm 2013, AMPLab đã trao lại công nghệ này cho Apache Software Foundation và nó vẫn được tiếp tục phát triển cho đến ngày nay. Tốc độ xử lý của Spark rất nhanh do tính toán được thực hiện cùng lúc trên nhiều máy tính khác nhau. Việc tính toán được thực hiện hoàn toàn bằng bộ nhớ trong (RAM). 

Apache Spark cũng cho phép người dùng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, vừa nhận dữ liệu từ các nguồn khác nhau đồng thời thực hiện việc xử lý trên dữ liệu vừa nhận được. Điều đặc biệt là Apache Spark không có hệ thống file của riêng mình mà sử dụng các hệ thống file khác nhau như HDFS, Cassandra, S3. Việc này cho phép Spark hỗ trợ nhiều kiểu định dạng file khác nhau và hoàn toàn không phụ thuộc vào bất cứ một hệ thống file nào.

Công nghệ Apache Spark bao gồm 5 thành phần chính, đó là:

1. Spark Core

Đây là nền tảng cốt lõi của Apache Spark và các thành phần khác đều phụ thuộc vào Spark Core. Spark Core đảm nhiệm vai trò tính toán và xử lý dữ liệu bên trong bộ nhớ (in-memory computing) đồng thời thực hiện đối chiếu với các dữ liệu được liên kết với các hệ thống lưu trữ bên ngoài.

2. Spark SQL

Spark SQL cung cấp một kiểu data abstraction mới, gọi là SchemaRDD, để nhằm hỗ trợ cho cả dữ liệu có cấu trúc (structured data) và nửa cấu trúc (semi-structured data). Spark SQL cung cấp các API DSL (Domain-specific language) để thực hiện các thao tác trên DataFrames bằng Scala, Java hoặc Python và nó cũng hỗ trợ cả ngôn ngữ SQL với giao diện command-line và ODBC/JDBC server.

3. Spark Streaming

Spark Streaming được dùng để xử lý dữ liệu stream bằng cách chia nó thành các mini-batch và thực hiện các phép biến đổi RDD trên các mini-batch này. Qua đó giúp cho các đoạn code được viết riêng cho việc xử lý batch có thể được tận dụng lại vào trong quá trình xử lý stream. Đồng thời giúp cho việc phát triển lambda architecture dễ dàng hơn. Tuy nhiên, điều này có thể gây ra độ trễ trong xử lý dữ liệu (độ trễ chính bằng mini-batch duration), khiến nhiều chuyên gia tin rằng Spark Streaming không phải là một công cụ xử lý stream hiệu quả như Storm hoặc Flink.

4. Spark MLlib (Machine Learning Library)

Spark MLlib là một thư viện học máy phân tán trên Spark, sử dụng kiến trúc phân tán bộ nhớ. Spark MLlib đã được chuyên trang công nghệ benchmark đánh giá là có tốc độ nhanh hơn gấp 9 lần so với phiên bản chạy trên Hadoop.

5. GraphX

GraphX là một nền tảng xử lý đồ thị trên Spark, cung cấp các API để thực hiện các tính toán trên đồ thị bằng cách sử dụng Pregel API.

Đặc điểm nổi bật của Apache Spark là gì?

Apache Spark là một framework xử lý dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả. Nó có khả năng xử lý dữ liệu theo lô và thời gian thực, có thể tích hợp được với tất cả các nguồn dữ liệu và định dạng tệp được hỗ trợ bởi cụm Hadoop. Đồng thời mã nguồn này cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Java, Scala, Python và ngôn ngữ R.

Với khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực, Apache Spark có thể xử lý hàng triệu sự kiện mỗi giây từ các luồng sự kiện thời gian thực như Data Twitter hoặc lượt chia sẻ, bài đăng trên Facebook. Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện gian lận trong các giao dịch ngân hàng. Tất cả các khoản thanh toán đều được thực hiện trong thời gian thực và Apache Spark có thể giúp ngăn chặn các giao dịch gian lận trong khi quá trình thanh toán đang diễn ra. 

Không những thế, Apache Spark còn có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu nhanh và tương tác, xử lý đồ thị, công việc lặp đi lặp lại, xử lý thời gian thực, joining Dataset và Machine Learning.

Tuy nhiên, Apache Spark không thể thay thế hoàn toàn cho Hadoop mà chỉ là một framework ứng dụng được phát triển trên nền tảng Hadoop HDFS. Mặc dù nó ra đời sau nhưng lại được nhiều người biết đến hơn Apache Hadoop vì khả năng xử lý hàng loạt và thời gian thực mạnh mẽ của nó.

Kiến trúc của Apache Spark là gì?

Apache Spark được cấu thành từ hai phần chính là trình thực thi (executors) và trình điều khiển (driver). Trong đó, trình điều khiển có nhiệm vụ giúp chuyển đổi mã của người dùng thành các tác vụ (tasks), sau đó phân phối chúng trên các nút xử lý (worker nodes). Trình thực thi sẽ thực hiện các tác vụ này và chạy trên các nút xử lý mà trình điều khiển giao cho nó. 

Ngoài ra, Spark cũng có thể hoạt động ở chế độ cụm độc lập mà chỉ yêu cầu JVM và khung Apache Spark trên mỗi máy trong cụm. Tuy nhiên, việc sử dụng công cụ quản lý cụm như một trình trung gian giữa 2 thành phần sẽ giúp tài nguyên được phân bổ theo đúng yêu cầu và tận dụng hiệu quả hơn.

Đặc biệt, Apache Spark sử dụng đồ thị vòng có hướng (DAG) để xây dựng các lệnh xử lý dữ liệu. DAG là lớp lập lịch của Spark, quyết định tác vụ nào được thực thi trên nút xử lý nào và theo trình tự nào.

Top doanh nghiệp đã sử dụng Apache Spark

Hiện nay, có rất nhiều doanh nghiệp và thương hiệu lớn đã và đang sử dụng Apache Spark cho các sản phẩm của mình như Yahoo, IBM, ebay, Cisco,…

Để triển khai Apache Spark một cách hiệu quả, bạn cần một môi trường ổn định và mạnh mẽ. Lúc này giải pháp tốt nhất là lựa chọn sử dụng VPS.

Lời kết

Trên đây là những thông tin chi tiết giúp giải đáp cho câu hỏi Apache Spark là gì và những lợi ích mà mã nguồn này mang lại cho các doanh nghiệp hiện nay. Hy vọng rằng thông qua những chia sẻ từ bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về cơ chế vận hành của Apache Spark và áp dụng nó một cách hiệu quả trong quá trình xử lý dữ liệu và phân tích Big Data.