Aplicando la tecnología Spark, el robot de datos SoData logra una gestión de datos rápida y universal

Spark es un motor rápido y de uso general para procesar datos masivos. Como tecnología de procesamiento de big data, Spark a menudo se compara con Hadoop.

Hadoop se ha convertido en el estándar de facto para la tecnología de big data. Hadoop MapReduce también es muy adecuado para operaciones de procesamiento por lotes en colecciones de datos a gran escala, pero todavía tiene algunos defectos. Las manifestaciones específicas son:

1. La capacidad de expresión de Hadoop MapRedue es limitada. Todos los cálculos deben convertirse en operaciones de Mapa y Reducción, que no se pueden aplicar a todos los escenarios y es difícil describir procesos complejos de procesamiento de datos.

2. La sobrecarga de E/S del disco es alta. Hadoop MapReduce requiere que los datos entre cada paso se serialicen en el disco, por lo que el costo de E/S es muy alto, lo que genera una gran sobrecarga para el análisis interactivo y los algoritmos iterativos, y casi toda la optimización y el aprendizaje automático son iterativos. Por lo tanto, Hadoop MapReduce no es adecuado para análisis interactivos y aprendizaje automático.

3. Alto retraso en el cálculo. Si desea completar un trabajo más complejo, debe concatenar una serie de trabajos de MapReduce y luego ejecutar estos trabajos secuencialmente. Cada trabajo tiene una latencia alta y el siguiente trabajo no puede comenzar hasta que se complete el trabajo anterior. Por lo tanto, Hadoop MapReduce no es capaz de ofrecer servicios informáticos más complejos y de varias etapas.

Spark se desarrolló en base a la tecnología Hadoop MapReduce, heredando sus ventajas de la computación paralela distribuida y al mismo tiempo mejorando muchas de las deficiencias de MapReduce. Las ventajas específicas son las siguientes:

1. Spark proporciona una amplia gama de tipos de operaciones de conjuntos de datos (más de 20 tipos), admite las API de Java, Python y Scala, y admite shells interactivos de Python y Scala. Más versátil que Hadoop.

2. Spark proporciona un mecanismo de caché para admitir cálculos que requieren iteraciones repetidas o múltiples intercambios de datos, lo que reduce la sobrecarga de E/S de la lectura de datos. Spark utiliza el almacenamiento en caché de memoria para mejorar el rendimiento, por lo que el análisis interactivo es lo suficientemente rápido. El caché también mejora el rendimiento de los algoritmos iterativos, lo que hace que Spark sea muy adecuado para tareas de teoría de datos, especialmente el aprendizaje automático.

3. Spark proporciona computación en memoria y coloca resultados intermedios en la memoria, lo que brinda una mayor eficiencia informática iterativa. Al admitir el marco de programación de computación paralela distribuida de gráfico acíclico dirigido (DAG), reduce la necesidad de escribir datos en el disco durante el proceso iterativo y mejora la eficiencia del procesamiento.

Además, Spark también se puede conectar sin problemas con Hadoop. Spark puede usar YARN como administrador de clúster y puede leer todos los datos de Hadoop, como HDFS y HBase.

Spark se ha desarrollado rápidamente en los últimos años. En comparación con otras plataformas o marcos de big data, la base de código de Spark es la más activa. A partir de ahora, la última versión lanzada es Spark3.3.0.

También existen muchas herramientas de gestión de datos que utilizan la tecnología Spark para lograr una gestión de datos universal y en tiempo real. Tomemos como ejemplo el robot de datos SoData lanzado por Feisuan. Es un conjunto de herramientas de gestión y desarrollo de datos eficientes, integradas en tiempo real y por lotes, que pueden ayudar a las empresas a implementar rápidamente aplicaciones de datos.

En comparación con el proceso de procesamiento de datos tradicional, el robot de datos SoData implementa un mecanismo de sincronización de datos integrado por lotes de flujo, lleva a cabo un desarrollo secundario en profundidad basado en el marco Spark y Flink y realiza la recopilación, integración y conversión de datos. , carga, procesamiento, La mejor experiencia de procesamiento por lotes en tiempo real de todo el proceso de colocación, con latencia de segundo nivel, estable y eficiente, con una latencia promedio de 5 a 10 segundos, respondiendo rápidamente a las necesidades de las aplicaciones de datos empresariales.

Además de las ventajas del procesamiento de datos Spark, el sistema Spark del robot de datos SoData también admite la ejecución de SQL desde varias fuentes de datos para generar tablas de diccionario Spark, desarrolla Spark-SQL durante la depuración y admite la salida de cualquier conjunto de resultados a varias bases de datos. Los métodos visuales de operación, mantenimiento y desarrollo también pueden reducir en gran medida el umbral de desarrollo, gobernanza y aplicación de datos, al tiempo que mejoran la eficiencia.

En la construcción de informatización de un hospital general, el robot de datos SoData completó una vez el trabajo de migración de datos que originalmente demoraba entre 8 y 9 horas en 5 minutos.

Actualmente, los robots de datos de SoData se han utilizado en muchas industrias, como las finanzas, la atención médica y la energía, y seguirán utilizando tecnologías innovadoras para brindar mejores y más rápidas experiencias de desarrollo de datos, gobernanza y aplicaciones a las organizaciones. en diversas industrias.