¿Qué son las Herramientas Para Apache Spark?
Las herramientas para Apache Spark se utilizan ampliamente por los profesionales de la tecnología y las empresas debido a su capacidad única en el procesamiento big data, análisis e inteligencia artificial. Aquí hay una lista de 10 herramientas populares que existen actualmente:
**Spark SQL (Apache Spark) – **Una interfaz para trabajar con datos estructurados como tablas y consulta relacional en Apache Hadoop Distributed File System o otros sistemas de almacén. Es una parte integral del proyecto principal, proporcionando un lenguaje simplificado similar a SQL que se ejecuta sobre el motor interno de Spark para procesar los datos grandes rápidamente.
**Spark Streaming (Apache Spark) – **Una API basada en la línea de tiempo diseñada específicamente para trabajos transaccionales y real-time processing of streaming data, como flujos de eventos o registros de actividad web. Esto se logra mediante el uso del motor interno de Spark que permite procesar datos grandes rápidamente en vivo.
**Spark MLlib (Apache Spark) – **Una biblioteca para la machine learning distribuida, proporcionando una serie completa de algoritmos avanzados como clasificación logística y regressión lineal junto con funciones básicas tales como el centróide k-means. Esto se ejecuta sobre un motor interno optimizado específicamente para trabajos grandes en paralelo, lo que permite a los usuarios entrenar modelos de machine learning rápidamente y eficientemente con datos grandes.
**Spark GraphX (Apache Spark) – **Una API basada en la línea del tiempo diseñado específica para trabajos transaccionales real-time processing of graph data, como redes sociales o páginas web de navegación. Esto se logra mediante el uso del motor interno optimizado especialmente para procesar datos grandes rápidamente y proporciona funciones avanzadas tales como la topología inversa y caminata aleatoria en grafos conectados.
**Spark Core (Apache Spark) – **El núcleo de Apache Spark, que provee las capacidades básicas para procesar datos grandes rápidamente usando el motor interno optimizado específicamente para trabajos paralelos masivos y transaccionales en tiempo real. Estas funciones incluyen la lectura/escritura a sistemas de almacén como Hadoop Distributed File System, operaciones básicas sobre conjuntos grandes e inteligentes scheduling del trabajo distribuido por los nodos ejecutores para maximizar el rendimiento y minimizar las latencias.
**Spark R (Apache Spark) – **Una API que permite a usuarios de Python, Java o otros lenguajes trabajar con datos grandes en paralelo utilizando la funcionalidad avanzada del motor interno optimizado específicamente para el procesamiento masivo y transacciones real-time. Estas capacidades incluyen las operaciones básicas sobre conjuntos de datos, análisis estadístico e inteligencia artificial como regressión lineal o clasificación logística utilizando la biblioteca R integrada en Spark Core para proporcionar un entorno dinámicamente compilado.
**Spark Hadoop Connector (Apache Spark) – **Un conector que permite a los usuarios trabajar directamente sobre datos almacenados como archivos de texto o binario utilizando el motor interno optimizado específicamente para procesamiento masivo y transacciones real-time. Estas capacidades incluyen la lectura/escritura en sistemas Hadoop Distributed File System, operaciones básicas sobre conjuntos grandes e inteligentes scheduling del trabajo distribuido por los nodos ejecutores para maximizar el rendimiento y minimizar las latencias.
**Spark Accumulo Connector (Apache Spark) – **Un conector que permite a usuarios trabajar directamente sobre datos almacenados en sistemas de base de datos NoSQL como Apache Accumolo utilizando la funcionalidad avanzada del motor interno optimizado específicamente para procesamiento masivo y transacciones real-time. Estas capacidades incluyen operaciones básicas sobre conjuntos grandes e inteligentes scheduling del trabajo distribuido por los nodos ejecutores para maximizar el rendimiento y minimizar las latencias, junto con funcionalidad avanzada como la consulta de índices en tiempo real.
**Spark Cassandra Connector (Apache Spark) – **Un conector que permite a usuarios trabajar directamente sobre datos almacenados en sistemas NoSQL distribuidos como Apache Cassandras utilizando el motor interno optimizado específicamente para procesamiento masivo y transacciones real-time. Estas capacidades incluyen operaciones básicas sobre conjuntos grandes e inteligentes scheduling del trabajo distribuid por los nodos ejecutores para maximizar el rendimiento y minimizar las latencias, junto con funcionalidad avanzada como la consulta de índices en tiempo real.
**Spark Kafka Connector (Apache Spark) – **Un conector que permite a usuarios trabajar directamente sobre datos almacenados utilizando sistemas stream processing like Apache Kamakura o otros proveedores similares, junto con operaciones básicas como lectura/escritura en archivos de texto y binario. Estas capacidades incluyen inteligentes scheduling del trabajo distribuido por los nodos ejecutores para maximizar el rendimiento y minimizar las latencias, así como funcionalidad avanzada tales como la transformación real-time streaming data utilizando algoritmos de machine learning en tiemporeal.
En resumen, estas herramientas son invaluables a los profesionales tecnológicos para trabajar con datos grandes rápidamente y eficazmente mediante el uso del motor interno optimizado específico para procesamiento masivo transaccional real-time processing of streaming data en vivo.