Спарк Стреаминг - Свеобухватни водич за искрење

Увод у искрење

Апацхе Спарк Стреаминг једна је од главних битних компоненти Апацхе Спарк која је обрада података у стварном времену која се користи за струјање података у реалном времену, за разлику од традиционалних Хадооп пакета послова који су коришћени за покретање пакетних послова уместо тога протока података у реалном времену. Користи могућност брзог заказивања језгре Спарк како би се извршила аналитика брзог искрења која у основи укључује унос података у облику микро и мини серија за извођење РДД трансформација на тим скуповима података у одређеном временском периоду. Апацхе Спарк стреаминг треба да потроши из многих узводних токова и на тај начин доврши цевовод попут оних попут Апацхе Кафка, Флуме, РаббитМК, ЗероМК, Кинесис, ТЦП / ИП утичнице, Твиттер, итд. Структурирани сетови података који су доступни у Спарк 2. к + верзије се користе за структурирани стреаминг.

Како делује искрење?

У случају Спарк Стреаминг-а, токови података су подељени у фиксне групе које се такође називају ДСтреамс што је интерно фиксни редослед броја броја РДД-ова. РДД-ови се према томе обрађују коришћењем Спарк АПИ-ја, па се резултати који се враћају налазе у серијама. Дискретизоване стреам операције које су или стања или трансформације без стања, такође се састоје заједно са њима излазним операцијама, улазним ДСтреам операцијама и такође пријемницима. Ови токови су основни ниво апстракције који обезбеђује Апацхе Спарк стреаминг који је непрекидни ток Спарк РДД-ова.
Такође пружа могућност да се толеранција грешака користи за Дстреам-ове прилично сличне РДД-има све док је копија података доступна и стога се било које стање може поновно израчунати или вратити у првобитно стање користећи Спарков линијски графикон преко сет РДД-ова. Овдје се мора размишљати о томе да се Дстреам-ови користе за превођење основних операција на њиховом темељном скупу РДД-а. Ове трансформације засноване на РДД-у обављају и израчунавају Спарк Енгине. Операције Дстреам-а користе се за пружање основног нивоа детаља и дају програмеру висок ниво АПИ-ја за развојне сврхе.

Предности искрећег струјања

Постоје разни разлози зашто је употреба Спарк стреаминг-а додатна предност. О неким од њих ћемо овде разговарати у нашем посту.

Обједињавање стреам, батцх и интерактивног радног оптерећења: Скупови података могу се лако интегрисати и користити са било којим од радних оптерећења које никада није био лак задатак у континуираним системима и зато служи као једно-мотор.
Напредни ниво аналитике, заједно са машинским учењем и СКЛ упитима: Када радите на сложеним радним оптерећењима, увек треба користити континуирано учење и такође ажуриране моделе података. Најбољи део ове компоненте је да се она лако интегрише са МЛибом или било којом другом наменском библиотеком машинског учења.
Брзи неуспех, а исто тако опоравак за страга: Опоравак неуспеха и толеранција грешака једна су од основних карактеристика које су доступне у протоку искре.
Балансирање оптерећења: уска грла често настају између система због неравномерних оптерећења и равнотеже која се врши и зато постаје сасвим потребно равномерно уравнотежити оптерећење, што аутоматски користи та компонента Спарк-а.
Перформансе: Захваљујући техници рачунања у меморији која унутрашњу меморију користи више него спољни чврсти диск, перформансе Спарк-а су веома добре и ефикасне у поређењу са другим системима Хадооп.

Операције искре

1) Трансформације на Спарк стреамингу: На исти начин се подаци трансформишу из скупа РДД-ова и овде се подаци трансформишу из ДСтреамс-а и нуде много трансформација које су доступне на уобичајеним Спарк РДД-овима. Неки од њих су:

Мап (): Користи се за враћање новог облика Дстреам-а када сваки елемент прође кроз функцију.
На пример, дата.мап (лине => (лине, лине.цоунт))
флатМап (): Ова је слична мапи, али свака је ставка пресликана на 0 или више мапираних јединица.
Пример, дата.флатМап (линес => линес.сплит (""))
филтер (): Овај се користи за враћање новог скупа Дстреам-а враћањем записа који су филтрирани за нашу употребу.
Пример, филтер (вредност => вредност == ”искра”)
Унион (): Користи се за враћање новог скупа Дстреам-а који се састоји од података комбинованих од улазних Дстреам-ова и других Дстреам-ова.
Пример, Дстреам1.унион (Дстреам2) .унион (Дстреам3)

2) Ажурирајте стање помоћу функције кључа

То вам омогућава да задржите произвољно стање чак и када то стално надограђујете новим информацијама. Од вас ће се морати дефинирати стање које може бити произвољног типа и дефинирати функцију ажурирања стања што значи специфицирати стање кориштењем претходног стања, а такођер користити нове вриједности из улазног тока. У сваком пакетном систему искра ће примијенити исту функцију ажурирања стања за све типке које постоје.

Пример:

функција за ажурирање деф (НВ, РЦ):

ако РЦ није:

РЦ = 0

повратна сума (НВ, РЦ) #Нв су нове вредности и РЦ је покренут

Закључак

Спаркинг стреаминг је један од најефикаснијих система за изградњу стварног цевовода типа стриминг и зато се користи за превазилажење свих проблема са којима се сусрећу коришћењем традиционалних система и метода. Због тога су сви програмери који уче да уђу у компоненту за искрење искорачили на најчвршћу јединствену тачку оквира који се може користити за испуњавање свих развојних потреба. Стога са сигурношћу можемо рећи да његова употреба повећава продуктивност и перформансе у пројектима и компанијама које се труде или се радују екосистему великих података. Надам се да вам се свидео наш чланак. Будите праћени за више ових чланака.

Препоручени чланци

Ово је водич за искрење струје. Овдје смо расправљали о уводу у искрење, како то дјелује заједно са предностима и примјерима. Можете и да прођете кроз наше друге сродне чланке -