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

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

Entender qué es Spark y cuál es su impacto para el Big Data es el primer paso para que las empresas puedan llevar sus capacidades de gestión de datos al siguiente nivel.

Spark es un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Su código es abierto y se lo gestiona Apache Software Foundation. De hecho la herramienta se conoce normalmente como Apache Spark y es uno de sus proyectos más activos en la actualidad.

Está especialmente diseñado para su implementación en el mundo del Big Data y el Machine Learning, ya que su potencia de procesamiento aumenta la posibilidad de detección de patrones en los datos, la clasificación organizada de la información, la ejecución de cómputo intensivo sobre los datos,el procesamiento paralelo en clústers, etc, etc.

Es una herramienta tan extendida que cuenta con la comunidad de código abierto más grande del mundo en cuanto a Big Data, con más de mil colaboradores pertenecientes a más de 250 organizaciones.

Componentes de Apache Spark

Spark tiene 4 componentes principales que integran y potencian lo que es:

  • 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

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

Sin embargo, también ofrece otras ventajas muy importantes:

  • 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.

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