อาปาเช่ สปาร์ค

Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลคลัสเตอร์ที่ให้อินเทอร์เฟซสำหรับการเขียนโปรแกรมคลัสเตอร์ทั้งหมดด้วยความขนานของข้อมูลโดยนัยและความทนทานต่อข้อผิดพลาด ได้รับการพัฒนาครั้งแรกที่ AMPLab ของ UC Berkeley โดยเป็นส่วนหนึ่งของ Berkeley Data Analytics Stack (BDAS) ที่กำลังพัฒนา

Spark ช่วยให้นักพัฒนามี Application Programming Interface (API) เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ คุณสมบัติหลัก ได้แก่ mapreduce การคำนวณในหน่วยความจำ การไหลของข้อมูลแบบวน การสนับสนุนธุรกรรม การสืบค้นเชิงโต้ตอบ และการแคชที่ซับซ้อน ความสามารถเหล่านี้ทำให้กลายเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กการประมวลผล Big Data ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบัน

เขียนด้วยภาษา Scala, Java, Python และ R และมีไลบรารีในภาษาเหล่านี้ทั้งหมดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลบนชุดข้อมูลที่กระจาย นอกจากนี้ยังรองรับการประมวลผลสตรีมโดยใช้ Spark Streaming นอกจากนี้ Spark ยังสามารถโต้ตอบกับแหล่งจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึง HDFS, Hive, Cassandra, Kafka และ Amazon S3

Apache Spark ช่วยให้ผู้ใช้รันการคำนวณในลักษณะแบบกระจายโดยกระจายการคำนวณไปยังเครื่องหลายเครื่อง มีสถาปัตยกรรมแบบมาสเตอร์-สเลฟ และได้รับการปรับปรุงให้ทำงานในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย เช่น บนคอมพิวเตอร์หลายเครื่องหรือโหนดของคลัสเตอร์

ข้อดีหลักประการหนึ่งของ Apache Spark คือความเร็ว มีเวลาดำเนินการสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่เร็วกว่ามากเมื่อเทียบกับ Hadoop MapReduce เนื่องจากโมเดลการประมวลผลในหน่วยความจำ คุณสมบัติการจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำนี้ช่วยให้ผู้ใช้ประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลแบบกระจาย และฟีเจอร์ต่างๆ ของมันทำให้กลายเป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผล Big Data ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายและสามารถโต้ตอบกับระบบจัดเก็บข้อมูลและแหล่งข้อมูลอื่นๆ ได้หลากหลาย ช่วยให้วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น