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¿Qué es Spark y cómo revoluciona al Big Data y al Machine Learning?

Qué es Spark
Tiempo de lectura: 4 minutos

Entender qué es Spark y cuál es su impacto en el big data y en el machine learning es el primer paso para que las organizaciones puedan revolucionar sus capacidades de gestión de datos. De hecho, Spark ha establecido récords mundiales en cuanto a velocidades de procesamiento se refiere.

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Es por ello que las más grandes organizaciones están utilizando esta herramienta para el procesamiento de información a escala masiva. Según su web oficial, algunas de ellas son:

  • Cisco
  • eBay
  • Facebook
  • IBM
  • Microsoft
  • NASA
  • Netflix
  • Nokia
  • Samsung
  • Shopify
  • TripAdvisor
  • Yahoo!

¿Qué es Spark y cuál es su relación con el big data?

Spark es un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Es de código abierto y se encuentra gestionado por la Apache Software Foundation. Por tanto, la herramienta se conoce como Apache Spark y es uno de sus proyectos más activos.

Apache Spark está especialmente diseñado para su implementación en big data y machine learning. Pues su potencia de procesamiento agiliza la detección de patrones en los datos, la clasificación organizada de la información, la ejecución de cómputo intensivo sobre los datos y el procesamiento paralelo en clústers.

Esta herramienta cuenta con la comunidad de código abierto más grande que existe a nivel mundial en cuanto a big data. En dicha comunidad hay más de mil colaboradores pertenecientes a más de 250 organizaciones que valoran lo que es Spark y su impacto en el big data.

Los 4 componentes de Apache Spark

Existen 4 componentes que integran y potencian lo que es Spark. Ellos son:

  • Spark SQL: permite acceder a los datos de manera estructurada. También facilita la integración de Spark con Hive, ODBC, JDBC y herramientas de business intelligence.
  • Spark Streaming: brinda soporte para el procesamiento de datos en tiempo real. Esto mediante un sistema de empaquetamiento de pequeños lotes.
  • MLlib – Machine Learning Library: ofrece una biblioteca de algoritmos muy potentes de machine learning.
  • GraphX: proporciona una API de procesamiento gráfico para computación paralela de grafos.

Ventajas de utilizar Apache Spark para el big data y el machine learning

Una de las mayores ventajas de Apache Spark es que su velocidad de procesamiento es 100 veces mayor que Apache Hadoop si se ejecuta en memoria y 10 veces mayor si se ejecuta en disco.

Sin embargo, también ofrece decenas de otras ventajas sumamente importantes. Por ello es necesario conocer a profundidad qué es Spark y cuáles son los beneficios que aporta. Algunos de ellos son:

  • Permite su adaptación a distintas necesidades gracias a que es 100% open source.
  • Simplifica el proceso de desarrollo de soluciones inteligentes.
  • Mejora el desempeño de aplicaciones dependientes de datos.
  • Unifica algoritmos para que trabajen conjuntamente en diversas tareas.
  • Integra dentro de sí el modelado analítico de datos.
  • Otorga escalabilidad en su potencia al introducir más procesadores en el sistema.
  • Reduce los costes al poder utilizarse en hardware estándar de uso común.
  • Promueve workflows basados en Grafos Acíclicos Dirigidos que aceleran el procesamiento.
  • Dispone de una API para Java, Phyton y Scala; también APIs para transformar y manipular datos semiestructurados.
  • Facilita la integración con sistemas de archivos como HDFS de Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB y el S3 de AWS.
  • Ofrece bibliotecas de alto nivel para mejorar la productividad de los desarrolladores.
  • Posee tolerancia a fallos implícita.
  • Combina SQL, streaming y análisis de gran complejidad.

En Mediacloud conocemos a profundidad qué es Spark y cómo este optimiza todos los procesos de análisis de datos. Por ello, ayudamos a las empresas a llevar al más rendimiento sus actividades de big data, machine learning y business intelligence. Esto mediante Spark, Hadoop y otras tecnologías de última generación.

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