Daten sind in Zeiten der Digitalisierung zur neuen Währung geworden, so viel steht fest. Immer mehr IT-Systeme werden in Unternehmen eingesetzt, was zu immer mehr Daten führt. Bei der Verarbeitung dieser Masse an Daten stellen sich neue Herausforderungen, die mit klassischen Datenverarbeitungs- und -speichersystemen kaum noch zu bewältigen sind. Zu diesen großen Herausforderungen zählen die Gewährleistung der Datenqualität, die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, die Menge der zu speichernden Daten sowie die Vielfalt der Daten. Neben den Hardware-Ressourcen, die für die Verarbeitung von Big Data benötigt wird, eröffnet sich auch bei der Speicherung, Verarbeitung und Aufbereitung an sich ein neues Problem. Wie in diesem Artikel beschrieben, arbeiten unterschiedliche Experten in einem Data Analytics Team. In den meisten Fällen arbeiten sie mit unterschiedlichen, proprietären Systemen. Ein Datenaustausch zwischen den einzelnen Bereichen ist oftmals mit hohem Aufwand verbunden. So ist z. B. ein Data Warehouse meistens eine relationale Datenbank, während ein Data Scientist mit Daten auf einem Hadoop-System arbeitet. Das wiederum verlangsamt den gesamten Prozess.
Ein Framework versucht, all diese Herausforderungen des Big Data Managements zu bewältigen: Die Rede ist von Apache Spark. Das Framework wurde von der Apache Software Foundation entwickelt und ist ein wichtiger Bestandteil im Bereich des Big Data-Managements. In diesem Beitrag wollen wir die Funktionen, Vorteile und Anwendungsfälle von Apache Spark genauer betrachten.
Open Source und leistungsstark – Apache Spark
Apache Spark ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework für Big Data-Verarbeitung und zeichnet sich vor allem dadurch aus, dass es eine verteilte Datenverarbeitung-Engine nutzt. Durch die verteilte Architektur in einem Cluster kann Apache Spark extrem große Datenmengen performant und parallel verarbeiten. Apache Spark verarbeitet die Daten im Arbeitsspeicher und versucht, das Schreiben auf eine Festplatte zu vermeiden. Apache Spark selbst wirbt damit, auf diese Art und Weise Daten bis zu einhundertmal schneller verarbeiten zu können als beispielsweise Hadoop.
Zu den fünf Kernmodulen von Apache Spark gehören:
- Spark Core
- Spark SQL
- Spark Streaming
- MLib
- GraphX
Neben diesen Modulen lässt sich Spark durch beliebige Anwendungen erweitern.
Anwendungsbereiche
Apache Spark kann in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden, darunter Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, Machine Learning und Graph-Verarbeitung. Mit Spark können Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und diese Daten schnell und einfach verarbeiten.
Zum Einsatz kommt Apache Spark in ganz unterschiedlichen Branchen, darunter Finanzdienstleistungen, E-Commerce, Gesundheitswesen und Medien. In der Finanzdienstleistungsbranche wird Spark insbesondere für die Vorhersage von Trends und die Risikoanalyse eingesetzt. Im E-Commerce-Bereich wird Spark beispielsweise für die Personalisierung von Produktempfehlungen und die Optimierung von Suchergebnissen verwendet. Im Gesundheitswesen wird Spark für die Analyse von Patientendaten und die Vorhersage von Krankheitsausbrüchen eingesetzt.
Vorteile von Apache Spark:
Eine der wichtigsten Vorteile von Apache Spark ist die schnelle Datenverarbeitung. Spark kann große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten, was es zur idealen Wahl für die Big Data-Analyse macht. Spark ist aber auch sehr skalierbar. Mit der zunehmenden Größe der Datenmenge kann Apache Spark mitwachsen. Zu guter Letzt ist Apache Spark sehr benutzerfreundlich. Es bietet viele Schnittstellen zu unterschiedlichen Datenquellen (S3, Blob Storage und JDBC uvm.). Auch zur Transformation von Daten existieren eine Vielzahl an wichtigen Standardfunktionen. Zudem ist es relativ einfach, Spark-Programme zu schreiben und zu implementieren.
Fazit
Apache Spark ist eine leistungsstarkes Framework für Big Data-Verarbeitung, die in verschiedenen Branchen zum Einsatz kommt. Die Plattform bietet schnelle Datenverarbeitung, Skalierbarkeit, Unterstützung für verschiedene Datenquellen und einfache Programmierbarkeit. Besonders für die Verarbeitung von Big Data eignet sich Apache Spark hervorragend, weil es eine einheitliche Plattform für SQL-Abfragen, Streaming-Daten, maschinelles Lernen und Graph-Verarbeitung bietet.
