Tout savoir Apache Spark

Les applications liées au Big Data et au Machine Learning sont très prisées par les entreprises. En effet, en exploitant judicieusement leurs données, elles peuvent augmenter leur compétitivité et leur rentabilité. Elles doivent donc miser sur des outils performants, capables d’optimiser les charges de travail pour le traitement des données. Justement, Apache Spark est une technologie de référence qui bénéficie d’une grande popularité.

Qu’est-ce qu’Apache Spark ?

Apache Spark est un moteur de traitement de données open source destiné aux applications de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle (IA). Créé en 2009 à l’université de Berkeley, le projet avait pour objectif de répondre à l’augmentation exponentielle des données Big Data. Le projet a été repris par l’Apache Software Foundation en 2013 et placé au rang de Top-Level Project. Apache Spark est souvent considéré comme le successeur de la composante MapReduce de Hadoop.

Grâce au traitement en mémoire et à la parallélisation sur des clusters de machines, la plateforme offre des performances élevées. Spark prend en charge à la fois le traitement par lots pour l’analyse de données historiques et le traitement en temps réel pour les flux de données continus. De plus, des API sont disponibles dans plusieurs langages de programmation, ce qui facilite le développement d’applications.

À quoi sert Apache Spark ?

La plateforme Spark d’Apache est reconnue pour sa capacité à manipuler et analyser des volumes massifs de données avec une efficacité et une rapidité exceptionnelles. De par sa conception distribuée et sa capacité à tirer parti du traitement en mémoire, elle peut répondre à des besoins complexes. Elle se distingue également par sa polyvalence. Elle est capable de traiter des flux de données en temps réel et de réaliser des études approfondies sur des data frames historiques.

Sa bibliothèque MLlib offre une large variété d’algorithmes pour le Machine Learning, et sa bibliothèque GraphX facilite les analyses de graphes et de réseaux. Spark peut également distribuer les tâches de manière parallèle sur des clusters de machines, optimisant ainsi les performances pour des traitements plus rapides. De plus, Spark assure la tolérance aux pannes en reconstituant automatiquement les partitions perdues à partir des données d’origine ou des transformations intermédiaires.

Quels sont les différents outils de Spark ?

Apache Spark propose un écosystème d’outils et de bibliothèques qui étendent ses fonctionnalités.

  • Spark SQL est une bibliothèque permettant d’exécuter des requêtes SQL sur des données structurées. Elle permet de charger et de sauvegarder des données depuis et vers une variété de sources de données. Grâce à son API DataFrame, elle propose une approche programmatique pour manipuler et transformer des données structurées.
  • Structured Streaming est construit au-dessus de Spark-SQL pour tirer parti de son optimisation. Spark Structured Streaming est un moteur de traitement qui permet de traiter les données en temps réel à partir de sources et de les envoyer vers des systèmes de stockage externes.
  • Spark GraphX est une bibliothèque intégrée qui permet de manipuler et d’analyser des données de graphe de manière distribuée et efficace.  ​​Elle comprend une sélection d’algorithmes distribués pour traiter les structures de graphe. Elle inclut également une implémentation du PageRank de Google.
  • Spar Mlib comprend un framework pour créer des pipelines de Machine Learning. La bibliothèque est également livrée avec une implémentation distribuée d’algorithmes de clustering et de classification comme le clustering k-means et les forêts aléatoires.

Quelle est l’architecture de Spark ?

L’architecture de Spark est conçue pour exploiter efficacement les ressources d’un cluster de machines distribuées afin de traiter des données à grande échelle.

Driver Program 

Le driver program est l’application Spark lancée par l’utilisateur. Il contient le code qui crée les RDD (Resilient Distributed Datasets). Il spécifie aussi les transformations et les actions à appliquer sur les RDD. Il communique avec le cluster de manière à planifier et à coordonner les tâches de calcul.

Cluster Manager

Le cluster manager est responsable de la gestion des ressources du cluster, comme les nœuds disponibles et la distribution des tâches. Spark prend en charge différents gestionnaires de cluster, par exemple YARN, Apache Mesos et Standalone Cluster Manager, le gestionnaire intégré.

Executor Nodes

Chaque executor node, ou nœud du cluster, est chargé d’exécuter les tâches de calcul. Il peut exécuter plusieurs tâches en parallèle. Spark crée ou supprime des executor node en fonction des besoins.

Resilient Distributed Datasets (RDD) 

Les RDD sont la structure de données fondamentale de Spark. Ce sont des collections d’objets immuables et distribuées qui peuvent être traités en parallèle. Les RDD permettent de stocker les données en mémoire pour accélérer le traitement.

Transformation et Action Operations

Les transformations sont des opérations paresseuses (lazy) appliquées sur les RDD pour en créer des nouveaux. Les actions déclenchent l’exécution des transformations et renvoient des résultats au driver program ou les stockent dans des systèmes externes.

Plan d’Exécution DAG

Le moteur Spark crée un plan d’exécution dirigé acyclique (DAG) à partir des transformations spécifiées par l’utilisateur. Ce plan représente les opérations à exécuter et leur ordre, en prenant en compte les dépendances entre les tâches.

Optimisation, planification et exécution

Spark optimise le plan d’exécution en réorganisant les opérations. Cela permet de maximiser le parallélisme et de minimiser les mouvements de données. Il divise également le plan en tâches plus petites. Celles-ci sont envoyées aux nœuds du cluster pour être exécutées en parallèle. Chaque nœud exécute les tâches sur les partitions de données qu’il détient en mémoire.

Quelles API prend en charge Spark ?

L’un des points forts d’Apache Spark est sa prise en charge de plusieurs API dans différents langages de programmation. Les développeurs peuvent ainsi choisir celui avec lequel ils sont les plus à l’aise.

L’API Scala 

C’est le langage de programmation natif de Spark. L’API Scala offre donc une intégration étroite avec les fonctionnalités internes de Spark. C’est une option puissante et performante pour le développement d’applications.

L’API Java

Spark fournit une API Java offrant une grande partie des fonctionnalités de l’API Scala. Cela permet aux développeurs Java de tirer parti de la puissance de Spark pour traiter les données.

PySpark

C’est une API Python pour Spark. Elle permet aux développeurs Python de bénéficier des fonctionnalités de Spark. Bien que légèrement moins performante que l’API Scala en raison des caractéristiques de Python, PySpark bénéficie de la popularité du langage Python.

SparkR

L’interface R pour Spark permet aux utilisateurs de R deffectuer des analyses de données et de machine learning. SparkR offre une intégration transparente entre R et Spark.

Comment les entreprises utilisent-elles Spark ?

Apache Spark s’est imposé ces dernières années comme une des plateformes les plus efficaces pour traiter des données massives. De nombreuses entreprises l’utilisent de manière intensive.

  • Adobe : Adobe utilise Spark pour analyser ses données marketing ainsi que de la personnalisation de contenu et d’autres tâches d’analyse de données.
  • Alibaba, le géant chinois du ecommerce, l’utilise pour analyser les données de ses plateformes de vente en ligne et de ses activités de cloud computing.
  • La plateforme de streaming Netflix exploite Spark pour la recommandation de contenu personnalisé à ses utilisateurs, ainsi que pour l’analyse des datas de streaming en temps réel.
  • Pinterest utilise Spark pour l’analyse de données et pour la personnalisation de contenu de ses utilisateurs.
  • Airbnb l’utilise pour analyser sa data et améliorer les recommandations de logements.
  • Twitter l’utilise pour les données en temps réel et la détection de fraudes.

Quels sont les avantages d’Apache Spark ?

L’un des avantages clés de Spark est sa capacité à effectuer des opérations en mémoire, combinée à son modèle de traitement distribué. Cette particularité lui permet de traiter des quantités massives de datas avec une rapidité exceptionnelle. Sa polyvalence est renforcée par sa prise en charge de plusieurs langages de programmation, facilitant ainsi l’adoption par une variété de développeurs.

Spark peut également optimiser automatiquement le plan d’exécution. Il offre ainsi une tolérance aux pannes. Cela lui permet aussi d’intégrer des bibliothèques pour le Machine Learning, le traitement de graphes et de flux en temps réel. En outre, Spark jouit d’une des communautés les plus actives. De fait, la plateforme bénéficie d’un support continu et des mises à jour fréquentes. Tous ces avantages en font un outil incontournable pour le traitement et l’analyse de données Big Data.

Pourquoi préférer Spark à un moteur SQL ?

Comme nous venons de le voir, Spark présente de nombreux avantages, notamment sa polyvalence et sa flexibilité. Les moteurs SQL sont conçus spécifiquement pour interroger et manipuler des bases de données relationnelles. Ils sont donc parfaitement adaptés aux tâches liées à la gestion et à l’analyse de données structurées. Spark dispose de bibliothèques supplémentaires, étendant ses capacités au Machine Learning, au traitement de graphes et de flux en temps réel.

Apache Spark se distingue par sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données, en mémoire et distribuées. La plateforme offre des performances exceptionnelles et une tolérance aux pannes. Elle bénéficie d’un écosystème actif et d’un support continu. Spark est donc un excellent choix de pour les entreprises souhaitant exploiter efficacement leurs données Big Data.