[Marco de procesamiento de big data] Marco de procesamiento de big data de Spark, incluidos sus principios subyacentes, arquitectura, modelo de programación y ecosistema

Directorio de artículos

El marco de procesamiento de big data de Spark es un marco de procesamiento de big data de código abierto que proporciona computación en memoria eficiente y puede ejecutarse en clústeres distribuidos y elásticos. La ventaja del marco Spark es que puede utilizar los recursos informáticos de manera más eficiente y aumentar la velocidad de procesamiento de datos, por lo que es muy popular en el campo del procesamiento de big data.

El principio subyacente del marco Spark.

El principio subyacente del marco Spark se basa en el modelo RDD (Conjuntos de datos distribuidos resistentes), que es uno de los conceptos centrales de Spark. RDD es una estructura de datos abstracta y puede considerarse como una colección de datos distribuidos. Los elementos en RDD se pueden distribuir en múltiples nodos, cada nodo procesa parte de sus propios datos almacenados y, al mismo tiempo, parte de los datos se puede almacenar en caché en la memoria para mejorar la eficiencia del procesamiento de datos.

Las características de RDD son que puede particionarse (Partición), almacenarse en caché (Cacheable) y procesarse en paralelo (Paralelizable). Entre ellos, la fragmentación significa que los datos en el RDD se pueden dividir en múltiples fragmentos diferentes, y cada fragmento se puede procesar de forma independiente; la capacidad de caché significa que para las operaciones de RDD, parte de los datos se pueden almacenar en caché en la memoria para mejorar la eficiencia del procesamiento; Procesamiento paralelo Significa que los datos en RDD pueden ser procesados en paralelo por múltiples nodos, mejorando así la velocidad y la eficiencia del procesamiento de datos.

Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos que contiene 1 millón de números enteros, podemos dividirlo en 10 fragmentos de RDD, cada uno de los cuales contiene 100.000 enteros. Luego podemos asignar estos 10 fragmentos a 10 nodos diferentes para su procesamiento. Cada nodo puede procesar sus propios fragmentos en paralelo y luego enviar los resultados del procesamiento al nodo maestro para su agregación y, finalmente, obtener los resultados del procesamiento de todo el conjunto de datos.

Para garantizar la confiabilidad de la computación distribuida, RDD adopta un mecanismo de recuperación de datos basado en registros. Cuando falla un determinado fragmento en el RDD, la recuperación de datos se puede realizar en función de la información del registro para garantizar la integridad y coherencia de los datos.

En resumen, RDD es uno de los conceptos más importantes en el marco de Spark: proporciona una estructura de datos confiable, fragmentable, almacenable en caché y procesable en paralelo, lo que permite a Spark realizar de manera eficiente tareas informáticas distribuidas a gran escala.

Ahora veamos una historia para comprender más profundamente el concepto de RDD. Supongamos que hay una gran empresa de comercio electrónico, que necesita realizar análisis de datos de todos los registros de compras de los clientes para comprender las preferencias de compra y los patrones de comportamiento de los clientes. Este conjunto de datos es muy grande, contiene millones de registros de compras y no se puede procesar en una sola computadora.

Para resolver este problema, la empresa utiliza el marco Spark para informática distribuida. Dividieron los registros de compras en pequeños fragmentos, cada uno de los cuales contenía 1000 registros, y luego asignaron estos pequeños fragmentos a diferentes nodos informáticos para su procesamiento. Cada nodo puede procesar sus propios bloques de datos en paralelo y luego enviar los resultados del procesamiento al nodo maestro para su agregación y, finalmente, obtener los resultados del análisis de todo el conjunto de datos.

Para evitar la pérdida de datos y errores de cálculo, RDD adopta mecanismos de fragmentación de datos y tolerancia a fallas. La fragmentación de datos permite dividir los datos en varios fragmentos pequeños y procesarlos en diferentes nodos. El mecanismo de tolerancia a fallas garantiza que cuando falla un nodo, se pueda realizar la recuperación de datos correspondiente para garantizar la integridad y coherencia de los datos.

A través de esta historia, podemos tener una comprensión más profunda del concepto y el papel de RDD. Es uno de los conceptos centrales del marco Spark y proporciona una estructura de datos confiable, eficiente y flexible para la computación distribuida.

Arquitectura del marco Spark

Incluye principalmente Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib y Spark GraphX.

Núcleo de chispa

Spark Core es uno de los componentes más importantes de Apache Spark y el núcleo de todo el marco de Spark. Proporciona una estructura de datos RDD (Conjuntos de datos distribuidos resistentes) y una API de operación básica, que es la base para que Spark procese de manera eficiente datos a gran escala en la memoria.

RDD es un concepto abstracto en Spark, que es una colección inmutable de datos que se pueden calcular en paralelo en múltiples nodos. RDD admite múltiples tipos de datos, incluidos números, cadenas, objetos, etc. En Spark, RDD es la estructura de datos básica de las aplicaciones Spark y todo el procesamiento de datos se basa en RDD.

Spark Core proporciona una serie de API de operación básica, que incluyen Map, Reduce, Filter, Join, etc. Estas operaciones se pueden realizar en RDD para lograr el procesamiento, transformación y análisis de datos. Además, Spark Core también proporciona algunas API de operación avanzada, como GroupByKey, ReduceByKey, Cogroup, etc., que pueden realizar fácilmente tareas complejas de análisis de datos.

Ahora, comprendamos mejor el papel y la importancia de Spark Core a través de una historia.

Supongamos que tenemos un centro comercial en línea que necesita analizar los datos del historial de compras del usuario para comprender el comportamiento de compra y los intereses del usuario, a fin de brindar mejores servicios de recomendación.

Nuestro conjunto de datos es muy grande e incluye miles de millones de registros de compras. Cada registro incluye ID de usuario, ID de producto, tiempo de compra, cantidad de compra y otra información. Si utiliza métodos tradicionales de procesamiento de datos, como bases de datos relacionales o almacenamiento de archivos, puede encontrar cuellos de botella en el rendimiento y limitaciones de almacenamiento.

En este momento, podemos usar Spark Core para procesar este conjunto de datos. Primero, dividimos los registros de compra en pequeños lotes, cada lote contiene millones de registros. Luego, convertimos cada lote en un RDD y utilizamos API de operación básica en el RDD para la transformación y el procesamiento de datos. Por ejemplo, podemos usar la operación Mapa para convertir cada registro de compra en una tupla (ID de usuario, ID de producto) para contar la lista de productos comprados por cada usuario. Luego, podemos usar la operación ReduceByKey para resumir los artículos comprados por cada usuario y obtener la cantidad de artículos comprados por cada usuario y la cantidad de compras. Finalmente, podemos usar la operación Filtrar para filtrar los N productos principales con más compras como una lista de productos recomendados por los usuarios.

Al utilizar Spark Core, podemos procesar de manera eficiente datos a gran escala en la memoria y acelerar el análisis de datos. Al mismo tiempo, Spark Core también admite computación distribuida, que puede dispersar datos en múltiples nodos para computación paralela, mejorando aún más la eficiencia informática y las capacidades de procesamiento.

En resumen, Spark Core es el componente central del marco Spark y proporciona un soporte básico potente y capacidades informáticas eficientes para el procesamiento y análisis de datos.

Chispa SQL

Spark SQL es un módulo del ecosistema Apache Spark que proporciona una forma de operar con datos estructurados. Spark SQL admite operaciones que utilizan el lenguaje SQL y la API DataFrame, lo que simplifica enormemente el proceso de procesamiento de datos estructurados.

SQL es la abreviatura de Structured Query Language, un lenguaje utilizado para administrar y operar bases de datos relacionales. Al admitir consultas SQL, Spark SQL permite a las personas que usan Spark para el procesamiento de datos procesar datos rápidamente sin tener que aprender un nuevo lenguaje de programación. La API DataFrame proporciona una forma más flexible y escalable de operar datos estructurados.

Por ejemplo, supongamos que tenemos una tabla que contiene datos de ventas, que incluye campos como fecha de venta, nombre del producto, cantidad de ventas, monto de ventas, etc. Si queremos consultar el nombre del producto con mayores ventas en un día determinado, podemos completarlo fácilmente usando Spark SQL:

SELECT product_name
FROM sales_data
WHERE sales_date = '2021-01-01'
ORDER BY sales_amount DESC
LIMIT 1

En la declaración de consulta anterior, usamos la declaración SELECT para especificar los campos de datos que se devolverán, la declaración FROM para especificar la tabla de datos que se consultará, la declaración WHERE para especificar las condiciones del filtro, la declaración ORDER BY para especificar el método de clasificación y finalmente la instrucción LIMIT para limitar el número de resultados devueltos.

Además de admitir consultas SQL, Spark SQL también proporciona la API DataFrame. DataFrame es una estructura de datos distribuida de solo lectura similar a las tablas de bases de datos relacionales. La API DataFrame proporciona muchas operaciones comunes, como selección, filtrado, agregación, etc., que pueden procesar rápidamente datos estructurados.

Por ejemplo, se pueden implementar operaciones de consulta similares utilizando la API DataFrame:

from pyspark.sql.functions import desc

sales_data.filter(sales_data.sales_date == '2021-01-01') \
    .groupBy('product_name') \
    .agg({
    
    'sales_amount': 'sum'}) \
    .orderBy(desc('sum(sales_amount)')) \
    .limit(1) \
    .select('product_name')

El código anterior utiliza la API DataFrame para consultar el nombre del producto con mayores ventas en un día determinado. Primero, use el método de filtro para filtrar los datos de ventas con una fecha de venta de la fecha especificada, luego use el método groupBy para agrupar por nombre de producto, use el método agg para calcular las ventas totales de cada producto, use el método orderBy para ordene en orden descendente según las ventas totales y, finalmente, utilice el método de límite. Limite el número de resultados devueltos y utilice el método de selección para especificar los campos que deben devolverse.

A través de Spark SQL y DataFrame API, podemos procesar datos estructurados de manera más conveniente, logrando así un análisis y procesamiento de datos más eficiente y flexible.

Enlace de la historia: Xiao Ming es analista de datos y necesita analizar una tabla que contiene datos de ventas. La tabla incluye campos como fecha de venta, nombre del producto, cantidad de ventas, monto de ventas, etc. Para facilitar el análisis, decidió utilizar Spark SQL para el procesamiento de datos.

Primero, Xiao Ming utiliza declaraciones de consulta SQL para consultar los nombres de productos con mayores ventas en un día determinado. A través de la función de consulta de Spark SQL, rápidamente obtuvo el resultado, que era "teléfono móvil Xiaomi".

A continuación, Xiao Ming intentó utilizar la API DataFrame para implementar la misma operación de consulta. Primero usa el método de filtro para filtrar datos por fecha, luego usa los métodos groupBy y agg para realizar operaciones de agrupación y agregación, y finalmente usa los métodos orderBy y limit para ordenar y limitar la cantidad de resultados. Aunque este proceso es un poco más complicado que la consulta SQL, Xiao Ming también obtuvo con éxito el mismo resultado a través de la API DataFrame. Durante el proceso de análisis de datos posterior, Xiao Ming continuó usando Spark SQL y DataFrame API para el procesamiento de datos y descubrió que este método era más eficiente y flexible que antes.

Transmisión de chispa

Spark Streaming es un componente del ecosistema Spark que permite a Spark procesar flujos de datos en tiempo real, lo que nos permite utilizar Spark para el procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Spark Streaming procesa flujos de datos en tiempo real dividiéndolos en una serie de lotes livianos que se pueden ejecutar en Spark.

Spark Streaming admite dos tipos de procesamiento de flujo de datos: procesamiento basado en ventanas de tiempo y procesamiento basado en eventos. El procesamiento basado en ventanas de tiempo procesa el flujo de datos durante un período de tiempo en un lote, mientras que el procesamiento basado en eventos procesa eventos individuales. Spark Streaming puede utilizar una variedad de fuentes de datos como Kafka, Flume y Kinesis, así como fuentes de datos locales como archivos y sockets.

Tomemos un ejemplo para profundizar nuestra comprensión: supongamos que tenemos un sistema de monitoreo operativo en tiempo real que necesita realizar un análisis en tiempo real del comportamiento del usuario para identificar algunas anomalías. En este momento, podemos utilizar Spark Streaming para procesar datos de comportamiento del usuario en tiempo real y realizar análisis en tiempo real. Por ejemplo, si un usuario se comporta de manera anormal, podemos identificar la anomalía lo antes posible en Spark Streaming y notificar al personal relevante para que la maneje mediante recordatorios de eventos. De esta manera, podemos proteger mejor los datos de los usuarios y la seguridad del sistema y mejorar la eficiencia operativa.

Chispa MLlib

Proporciona algunos algoritmos de aprendizaje automático, como Naive Bayes, árbol de decisión, máquina de vectores de soporte, etc.

El aprendizaje automático es un método para aprender automáticamente modelos a partir de datos. Spark MLlib es una biblioteca de aprendizaje automático integrada en la plataforma Apache Spark que proporciona muchos algoritmos de aprendizaje automático de uso común, lo que permite a los desarrolladores entrenar y predecir rápidamente en conjuntos de datos a gran escala.

Naive Bayes es un algoritmo de clasificación simple pero eficaz basado en el teorema de Bayes y el supuesto de independencia entre características. Con el clasificador Naive Bayes, puede clasificar documentos, como clasificar un correo electrónico como spam o no spam. Por ejemplo, en un sitio web de comercio electrónico, podemos utilizar el algoritmo Naive Bayes para clasificar las reseñas de productos y luego establecer etiquetas apropiadas para los productos en función de los resultados de clasificación de las reseñas.

El algoritmo de árbol de decisión es un algoritmo de clasificación y predicción basado en una estructura de árbol. Utilizando el algoritmo del árbol de decisión, se pueden extraer reglas de grandes cantidades de datos y utilizarlas para clasificar o predecir eventos futuros. Por ejemplo, podemos utilizar un algoritmo de árbol de decisión para predecir si una persona pagará por un servicio. En un escenario publicitario, podemos utilizar el algoritmo del árbol de decisión para predecir si el usuario hará clic en el anuncio y decidir si publicarlo en consecuencia.

El algoritmo de máquina de vectores de soporte es un algoritmo de clasificación binaria que asigna datos a un espacio de alta dimensión y utiliza hiperplanos de separación para separar los datos. Los algoritmos de máquina de vectores de soporte se utilizan comúnmente en el reconocimiento de imágenes, clasificación de texto, reconocimiento de dígitos escritos a mano y otros campos. En un escenario de reconocimiento de alimentos, podemos utilizar el algoritmo de la máquina de vectores de soporte para identificar el alimento en la imagen y etiquetar la imagen en consecuencia.

En general, Spark MLlib proporciona muchos algoritmos potentes de aprendizaje automático que se pueden utilizar para clasificación, regresión, agrupación en clústeres, filtrado colaborativo y otras tareas en conjuntos de datos a gran escala. Estos algoritmos están optimizados para ejecutarse de manera eficiente en un entorno distribuido.

Gráfico de chispaX

Spark GraphX es una parte importante del ecosistema Spark y proporciona un marco de computación paralela distribuida basado en gráficos que se puede utilizar para procesar datos de gráficos a gran escala. Las características clave de GraphX incluyen:

Basado en RDD: la base de GraphX es RDD (Resilient Distributed Dataset), que puede admitir el procesamiento de gráficos distribuidos. GraphX completa el procesamiento convirtiendo datos gráficos en colecciones RDD, para que pueda aprovechar al máximo las capacidades informáticas distribuidas de Spark y mejorar la eficiencia informática.
Admite atributos de vértices y aristas: GraphX admite la adición de atributos a vértices y aristas, y los cálculos y análisis de gráficos se pueden realizar a través de estos atributos. Por ejemplo, los atributos se pueden usar para representar atributos de vértices (como nombre de usuario, edad, género). , etc.), y Propiedades se pueden utilizar para representar pesos de borde, tipos, etc.
Admite múltiples algoritmos de gráficos: GraphX proporciona muchos algoritmos de gráficos de uso común, incluidos PageRank, conteo de triángulos, componentes conectados, etc. Estos algoritmos se pueden utilizar para realizar cálculos y análisis de gráficos para extraer información útil.

Para comprender mejor la aplicación de GraphX, veamos una historia:

Un día, un analista de redes sociales recibió un encargo de una plataforma social, pidiéndole que analizara las relaciones de los usuarios en la plataforma. La plataforma guarda todas las relaciones entre usuarios y utiliza estructuras de datos gráficos para almacenar estas relaciones.

El analista sabe que para realizar análisis de redes sociales se requiere una biblioteca de procesamiento de gráficos. Entonces decidió utilizar Spark GraphX para procesar estos datos. Primero, cargó los datos de las relaciones sociales en Spark y los convirtió en la estructura de datos gráficos de GraphX. Luego, puede utilizar los algoritmos proporcionados por GraphX para realizar el análisis.

Primero, utiliza el algoritmo PageRank para calcular la influencia de todos los usuarios. El algoritmo PageRank es un algoritmo gráfico clásico que se puede utilizar para evaluar la importancia de los nodos en el gráfico. Calculando el valor de PageRank de cada nodo se puede obtener la influencia de cada usuario en la red social. El analista utiliza el algoritmo PageRank proporcionado por GraphX para calcular el valor de PageRank de cada usuario y lo guarda en la base de datos.

Luego, utilizó el algoritmo Triangle Counting para contar el número de triángulos en la red social. Un triángulo hace referencia a la relación entre tres usuarios que se siguen. Contando el número de triángulos se puede evaluar la solidez y estabilidad de una red social. El analista utiliza el algoritmo de conteo de triángulos proporcionado por GraphX para contar el número de triángulos y lo guarda en la base de datos.

Finalmente, utilizó el algoritmo Connected Components para encontrar grupos en redes sociales. El algoritmo de componentes conectados es un algoritmo gráfico que se utiliza para encontrar partes conectadas. Al conectar a los usuarios dentro de un grupo entre sí, se puede comprender mejor la composición de los grupos en las redes sociales. El analista utiliza el algoritmo Connected Components proporcionado por GraphX para buscar grupos en redes sociales y guardarlos en una base de datos.

Al utilizar Spark GraphX, el analista completó con éxito el análisis de redes sociales y proporcionó al cliente información valiosa sobre las relaciones de los usuarios.

El modelo de programación adoptado por el marco Spark.

El marco Spark es una plataforma de código abierto para el procesamiento de datos a gran escala, adopta un modelo informático basado en memoria y tiene las ventajas de una velocidad de procesamiento rápida, una fuerte tolerancia a fallas y una buena escalabilidad. En el marco Spark, el modelo de programación funcional es una de las características importantes.

La programación funcional es un paradigma de programación basado en funciones cuyas características principales son la inmutabilidad, la ausencia de efectos secundarios y las funciones de orden superior. En el marco de Spark, el modelo de programación funcional utiliza principalmente algunas funciones operativas, como mapear, filtrar, reducir y otras funciones, que pueden realizar diversas transformaciones y operaciones en el conjunto de datos, para lograr el objetivo del procesamiento de datos.

Usemos una historia para comprender mejor el modelo de programación adoptado por el marco Spark, que es el modelo de programación funcional. Supongamos que queremos procesar los datos de los empleados de una empresa, que incluyen el nombre, la edad y el salario de cada empleado. Primero debemos leer estos datos en Spark antes de procesarlos.

En el marco Spark, podemos usar la función de mapa para convertir datos, por ejemplo, podemos convertir los nombres de todos los empleados a letras mayúsculas, lo que puede hacer que los datos estén más estandarizados. El código se ve así:

val employees = sc.textFile("employees.txt")
val upperCaseNames = employees.map(_.split(",")).map(x => (x(0).toUpperCase(), x(1), x(2)))

En el código anterior, usamos la función textFile para leer los datos en el archivo Employees.txt en Spark, y luego usamos dos funciones de mapa para convertir los datos. Finalmente, obtuvimos un nuevo conjunto de datos UpperCaseNames, que contiene los nombres de todos. empleados se convierten a letras mayúsculas.

Además de la función de mapa, el marco Spark también admite la función de filtro, que se puede utilizar para filtrar los datos en el conjunto de datos. Por ejemplo, solo podemos seleccionar empleados con un salario superior a 5000 para su procesamiento. El código se ve así:

val highSalaryEmployees = employees.map(_.split(",")).filter(x => x(2).toDouble > 5000)

En el código anterior, utilizamos la función de filtro para filtrar el conjunto de datos y solo seleccionamos empleados con un salario superior a 5000 para procesar.

Finalmente, también podemos usar la función de reducción para agregar datos, por ejemplo, podemos calcular el salario promedio de todos los empleados. El código se ve así:

val totalSalary = employees.map(_.split(",")).map(x => x(2).toDouble).reduce((x, y) => x + y)
val avgSalary = totalSalary / employees.count()

En el código anterior, usamos la función de reducción para acumular los salarios de todos los empleados para obtener el salario total y luego lo dividimos por el número total de empleados para calcular el salario promedio.

A través de la historia anterior, creo que todos tienen una comprensión más profunda del modelo de programación funcional adoptado por el marco Spark. La programación funcional hace que el código sea más conciso y fácil de entender, y también puede mejorar la legibilidad y mantenibilidad del código. Es un modelo de programación indispensable en el campo del procesamiento de datos.

Ecosistema de chispa

El ecosistema Spark se refiere a una serie de componentes externos que se apoyan entre sí con el marco Spark, abarcando tecnologías de procesamiento, almacenamiento, transmisión, etc. de datos, formando un ecosistema completo de big data. Los siguientes son algunos componentes del ecosistema Spark.

Hadoop: Hadoop es un marco de procesamiento distribuido de código abierto que se puede utilizar para procesar datos a gran escala. Spark puede trabajar con Hadoop para procesar mejor los datos. Por ejemplo, Spark puede ejecutarse en Hadoop HDFS, utilizando Hadoop como almacén de datos.
Hive: Hive es una herramienta de almacenamiento de datos basada en Hadoop que se puede utilizar para consultar y analizar datos a gran escala. Spark puede trabajar con Hive para procesar mejor los datos. Por ejemplo, Spark puede utilizar la información de metadatos de Hive para consultas y análisis.
Pig: Pig es una plataforma de alto nivel para procesar datos a gran escala y utiliza un lenguaje llamado Pig Latin para facilitar el análisis de datos. Spark puede trabajar con Pig para procesar mejor los datos. Por ejemplo, Spark puede utilizar el idioma Pig Latin para el procesamiento de datos.
Kafka: Kafka es un sistema de cola de mensajes distribuidos de código abierto que se puede utilizar para procesar flujos de datos en tiempo real. Spark puede trabajar con Kafka para procesar mejor los datos en tiempo real. Por ejemplo, Spark puede usar Kafka para leer y escribir datos en tiempo real.

Mediante la combinación de los componentes externos anteriores, se puede formar un ecosistema completo de big data, haciendo que la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y otros procesos de datos sean más eficientes y convenientes.

Por ejemplo, si una empresa quiere analizar los datos de registro de su sitio web, puede usar Spark como marco de procesamiento de datos, almacenar los datos de registro en Hadoop HDFS y luego usar Hive como herramienta de almacenamiento de datos para consultar y analizar los datos. Si necesita procesar datos en tiempo real, puede utilizar Kafka como sistema de cola de mensajes y dejar que Spark lea y escriba datos en tiempo real. Esta combinación puede hacer que el procesamiento de datos sea más eficiente y los resultados de los cálculos más precisos.

El marco Spark proporciona muchas bibliotecas de extensiones y kits de herramientas que pueden ayudar a los desarrolladores a procesar big data de manera más eficiente. La siguiente es una introducción a varias bibliotecas de extensiones y kits de herramientas proporcionados por el marco Spark:

API SparkSQL: SparkSQL es una API para el procesamiento de datos estructurados en el marco Spark, que puede combinar consultas SQL y API DataFrame, y admite dos modos operativos: SQL y DataFrame, lo que hace que sea conveniente para los usuarios procesar datos. SparkSQL admite múltiples fuentes de datos, como Hive, JSON, Parquet, etc., y admite múltiples formatos de archivos, como CSV, JSON, etc.
SparkR: SparkR es una API para el lenguaje R proporcionada por el marco Spark y permite a los usuarios del lenguaje R utilizar el marco Spark para el procesamiento de big data. SparkR admite todas las estructuras de datos y funciones del lenguaje R y puede realizar procesamiento y análisis de datos a gran escala llamando a la API de Spark.
GraphFrames: GraphFrames es una biblioteca para el procesamiento de gráficos proporcionada por el marco Spark y se puede utilizar para procesar datos de gráficos complejos, como redes sociales, redes logísticas, etc. GraphFrames admite una variedad de algoritmos y operaciones de gráficos, incluidos recorrido, unión, agregación, etc.
DataFrames: DataFrames es una API en el marco Spark para procesar marcos de datos distribuidos, admite múltiples fuentes de datos y formatos de datos, y puede realizar procesamiento y análisis de datos a través de consultas SQL, API de DataFrame, etc. Los DataFrames admiten una variedad de operaciones de procesamiento de datos, como agregación, filtrado, clasificación, etc.
MLlib Pipeline API: MLlib es una biblioteca para aprendizaje automático en el marco Spark, que proporciona una variedad de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático, como clasificación, agrupación en clústeres, regresión, sistemas de recomendación, etc. MLlib Pipeline API es una API para la gestión de procesos de aprendizaje automático que puede combinar múltiples pasos de aprendizaje automático en un proceso para lograr una rápida construcción e implementación de modelos de aprendizaje automático.

Enlace de la historia: Xiao Ming es un analista de datos que necesita procesar y analizar grandes cantidades de datos. Dado que la cantidad de datos era muy grande, los métodos tradicionales de procesamiento de datos no podían satisfacer las necesidades, por lo que comenzó a aprender el marco Spark. Durante el proceso de aprendizaje, descubrió que el marco Spark proporciona muchas bibliotecas de extensión y kits de herramientas, como SparkSQL API, SparkR, GraphFrames, DataFrames, MLlib Pipeline API, etc., que pueden ayudarlo a procesar big data de manera más conveniente. Al utilizar estas bibliotecas de extensión y kits de herramientas, Xiao Ming completó con éxito las tareas de análisis de datos y mejoró sus capacidades de procesamiento de datos.

En general, el marco Spark es un potente marco de procesamiento de big data, y sus principios subyacentes, arquitectura, modelo de programación y ecosistema son muy completos. En el campo del procesamiento de big data, el marco Spark se utiliza cada vez más.