آموزش تحلیل بیگ دیتا با Spark کدیتی

شرکت دانش بنیان اس دیتا (پردازش داده شریف پژوه) با درک ضرورت توسعه خدمات سازمانی داده محور، در سال 1393 آغاز به کار کرد. این مجموعه با پرورش متخصصان متبحر در زمینه تحلیل اطلاعات فعالیت خود را به طور تخصصی در زمینه‌های تحقیقات بازار، مدیریت ارتباط با مشتری، هوش تجاری، برنامه‌ریزی فروش و مدیریت اثربخشی تبلیغات و توسعه برند گسترش داد. این شرکت هوش مصنوعی با توسعه و ارائه خدمات خود با محوریت تحلیل داده‌ها، داده‌کاوی (Data Mining) و بیگ دیتا تحولی در اجرای پروژه‌های پژوهشی – صنعتی ایجاد کرده است. اسپارک کتابخانه کامل یادگیری ماشین به نام MLlib را فراهم می‌کند که برای محاسبات توزیع‌شده بهینه شده است. MLlib شامل الگوریتم‌هایی برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و موارد دیگر است. مدل محاسبات در حافظه و تکراری اسپارک، آن را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بزرگ‌مقیاس ایده‌آل می‌کند.

در حالی که تجزیه و تحلیل در سال های گذشته بر داده های ساختاریافته متمرکز بود و حول انبار داده، امروزه تجزیه و تحلیل ها بینش هایی را از انواع داده ها جمع آوری می کند و حول دریاچه داده. در نخستین دفعه اجرا از شما خواسته می‌شود که یک کلاستر را لانچ و اجرا کنید. این کار را انجام دهید و پس از آن می‌بینید که چیزی مانند تصویر فوق ظاهر می‌شود. اینک می‌توانید سلول‌های اضافی ایجاد کرده و به ارزیابی اسپارک ادامه دهید. شما اینک می‌توانید به بررسی مجموعه داده‌ها پرداخته و عملیات مختلف یادگیری ماشین را اجرا کنید.

در طی نخستین زمان روشن شدن از شما خواسته می‌شود که دیسک آغازین را انتخاب کید. این امر مهمی است و جایی است که به ایمیج Ubuntu.iso که قبلاً دانلود کرده‌اید اشاره می‌کنید. در این مسیر گزینه‌های نصب زیادی در اختیار شما قرار می‌گیرند و می‌توانید آن را سفارشی‌سازی کرده و یا مقادیر پیش‌فرض را حفظ کنید. در هر صورت مشکلی وجود ندارد و در انتها یک سیستم عامل آماده به کار در اختیار شما قرار می‌گیرد که البته از نوع مجازی است. آپاچی اسپارک مانند یک موتور فوق کارآمد برای پردازش حجم عظیمی از داده است. آن را به عنوان یک ابزار قدرتمند تصور کنید که می تواند اطلاعاتی را مدیریت کند که برای یک کامپیوتر بسیار بزرگ است.

همچنین کتابخانه‌های MLlib و GraphX، Spark را به یک ابزار چندمنظوره برای یادگیری ماشین و تحلیل گراف تبدیل می‌کنند. Spark از کتابخانه‌های متنوعی مانند Spark SQL برای کار با داده‌های ساختاریافته، MLib برای یادگیری ماشین، GraphX برای تحلیل گراف و Spark Streaming برای پردازش داده‌های جریانی پشتیبانی می‌کند. این ابزار به‌ویژه برای تحلیل داده‌های بزرگ در زمان واقعی، پردازش توزیع‌شده و پیش‌بینی روندها مناسب است. مفهوم بیگ دیتا همراه با پیشرفت‌های فناوری و قدرت محاسباتی تکامل یافته است. سیستم‌های پردازش داده‌های اولیه در مدیریت مجموعه‌های داده‌ای رو به رشد با مشکل مواجه بودند که این امر منجر به توسعه راه‌حل‌های ذخیره‌سازی و پردازش کارآمدتر شد.

سازمان‌ها به دلیل سرعت بالاتر پردازش در حافظه، توانایی پردازش بلادرنگ و تعاملی، و انعطاف‌پذیری بیشتر Spark در مقایسه با Hadoop، اغلب از Spark استفاده می‌کنند. این مزایا باعث می‌شود که Spark برای کاربردهای داده‌محور مدرن مناسب‌تر باشد. Apache Spark از ابزارهایی مانند Spark Streaming استفاده می‌کند تا داده‌ها را به صورت پیوسته پردازش و تحلیل کند. این قابلیت باعث می‌شود که بتوان به صورت بلادرنگ داده‌های ورودی را تحلیل و بینش‌های سریع به دست آورد. این موضوع در نسخه‌های Apache Spark 3.x منعکس شده است، که ادغام با Kubernetes را بهبود می‌بخشد، از جمله توانایی تعریف قالب‌های پاد برای درایورها و مجری‌ها و استفاده از زمان‌بندی‌های سفارشی مانند آتشفشان.

Spark در حال تبدیل شدن به یکی از موتورهای محبوب پردازش big data با توانایی منحصر به فرد در اجرای حافظه داخلی با سرعتی فوق العاده است. Spark از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیچیده پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند از کتابخانه MLlib برای انجام عملیات‌هایی مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، و تحلیل رگرسیون استفاده کنند. همچنین، امکان پردازش داده‌های جغرافیایی و تحلیل‌های گرافی پیچیده با GraphX وجود دارد. با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و پردازش توزیع‌شده، Spark امکان اجرای تحلیل‌های پیش‌بینی و تجویزی را بر روی داده‌های بزرگ فراهم می‌کند. این تحلیل‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا الگوها و روندها را شناسایی کرده و تصمیمات بهینه‌تری بگیرند.

در کنار پشتیبانی استاندارد SQL، Spark SQL یک رابط استاندارد برای خواندن و نوشتن در سایر ذخیره‌گاه‌های داده از جمله JSON، HDFS، Apache Hive، JDBC، Apache ORC، و Apache Parquet ارائه می‌کند که همه اینها هستند. سایر فروشگاه های داده محبوب – Apache Cassandra، MongoDB، Apache HBase و بسیاری دیگر – می توانند با کشیدن کانکتورهای جداگانه از Spark استفاده شوند. Spark SQL به توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) اجازه می دهد تا به طور شفاف در جستارهای SQL استفاده شوند. به این منظور به این لینک (+) بروید و نسخه اسپارک را مستقیماً دانلود کنید. مطمئن شوید که این گام را روی ماشین مجازی انجام می‌دهید تا مستقیماً روی آن دانلود شود.

علاوه بر این، اگرچه Spark 2.3 در سال ۲۰۱۸ وارد شد، اما از Spark 3.3.2 در مارس ۲۰۲۳، پردازش مداوم هنوز به عنوان آزمایشی علامت‌گذاری شده است. این قابلیت برای تحلیل داده‌های در لحظه، مانند داده‌های تولیدشده از شبکه‌های اجتماعی، تراکنش‌های مالی، یا داده‌های حسگرها بسیار کاربردی است. با Spark، کسب‌وکارها می‌توانند به‌صورت بلادرنگ واکنش نشان دهند و تصمیمات سریع و دقیق بگیرند. Apache Spark داده‌ها را به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و آن‌ها را به‌طور همزمان در چندین گره پردازش می‌کند. این قابلیت به افزایش سرعت و کارایی پردازش کمک کرده و امکان مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ را در چندین سرور یا یک خوشه فراهم می‌آورد.

تعیین می کند که چه وظایفی بر روی چه گره هایی و با چه ترتیبی اجرا می شوند. یک پلت فرم منبع باز برای مدیریت چرخه زندگی یادگیری ماشین، MLflow از نظر فنی بخشی از پروژه Apache Spark نیست، اما به همین ترتیب محصول Databricks و دیگران در انجمن Apache Spark است. در پشت صحنه، Apache Spark از یک بهینه ساز پرس و جو به نام کاتالیزور که داده ها و پرس و جوها را بررسی می کند تا یک طرح پرس و جو کارآمد برای محل داده و محاسبات تولید کند که محاسبات مورد نیاز را در سراسر خوشه انجام دهد. رابط RDD هنوز در دسترس است، اما فقط در صورتی توصیه می‌شود که نیازهای شما در پارادایم Spark SQL برطرف نشود (مانند زمانی که باید در سطح پایین‌تری کار کنید تا آخرین افت عملکرد از سیستم خارج شود). Apache Spark ابزاری قدرتمند برای پردازش و تحلیل بیگ دیتا با Spark است.

Structured Streaming آینده برنامه های پخش جریانی با پلتفرم Apache Spark است، بنابراین اگر در حال ساخت یک برنامه پخش جریانی جدید هستید، باید از جریان ساخت یافته استفاده کنید. APIهای قدیمی Spark Streaming همچنان پشتیبانی خواهند شد، اما پروژه انتقال به جریان ساختاریافته را توصیه می‌کند، زیرا روش جدید نوشتن و حفظ کد پخش جریانی را بسیار قابل تحمل‌تر می‌کند. Structured Streaming یک API سطح بالا است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا فریم های داده و مجموعه داده های جریانی بی نهایت ایجاد کنند. از Spark 3.0، Structured Streaming روش توصیه شده برای مدیریت داده های جریان در Apache Spark است که جایگزین جریان جریان. Spark Streaming (اکنون به‌عنوان یک مؤلفه قدیمی علامت‌گذاری شده است) برای توسعه‌دهندگان پر از دردسرهای دشوار بود، به‌ویژه زمانی که با تجمع‌های زمان رویداد و تحویل دیرهنگام پیام‌ها سروکار داشتیم.

این رابطی است که معمولاً توسط توسعه دهندگان امروزی هنگام ایجاد برنامه ها استفاده می شود. Spark SQL بر روی پردازش داده های ساختاریافته، با استفاده از یک رویکرد چارچوب داده گرفته شده از R و Python (در پانداها) متمرکز شده است. اما همانطور که از نام آن پیداست، Spark SQL همچنین یک رابط سازگار با SQL2003 برای جستجوی داده‌ها ارائه می‌کند که قدرت Apache Spark را برای تحلیلگران و همچنین توسعه‌دهندگان به ارمغان می‌آورد. Databricks پلتفرمی است که از سوی خالقان اصلی آپاچی اسپارک ساخته شده و روشی عالی برای بهره‌برداری از قدرت اسپارک در یک مرورگر محسوب می‌شود. Databricks زحمت نصب دشوار و استفاده از توان محاسباتی اسپارک در مرورگر را از دوش ما بر می‌دارد. اگر می‌خواهید به سرعت با اسپارک آشنا شود این بهترین راهی است که می‌توانید امتحان کنید.

این فریمورک امکان پردازش داده‌های بزرگ در حالت حقیقی زمان را با سرعت بالا و در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند. تعریف Apache SparkApache Spark یک فریمورک متن باز برای پردازش داده‌های بزرگ و توزیع‌شده است که توسط Apache Software Foundation توسعه داده شده است. این فریمورک امکان پردازش داده‌های ساخت‌یافته و نا‌ساخت‌یافته را با سرعت بالا و در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند. Apache Spark یک فریمورک متن باز برای پردازش داده‌های بزرگ و توزیع‌شده است که توسط Apache Software Foundation توسعه داده شده است. اگر به دنبال راهی هستید تا در مدت زمان کوتاهی مفاهیم اصلی Apache Spark را یاد بگیرید، روی این دوره حساب کنید، چرا که می تواند به شما در یادگیری مبانی پایه ای این engine کمک کند.

این ویژگی به‌ویژه در پروژه‌های تحلیل داده‌های بزرگ بسیار کارآمد است. Apache Spark یک پلتفرم متن‌باز برای پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) است که به‌ویژه برای انجام محاسبات توزیع‌شده و موازی بر روی خوشه‌های کامپیوتری طراحی شده است. Spark در مقایسه با سیستم‌های مشابه مانند MapReduce، از عملکرد به‌مراتب سریع‌تری برخوردار است، زیرا از فناوری "In-Memory Computing" بهره می‌برد. این فناوری اجازه می‌دهد داده‌ها در حافظه رم ذخیره شوند و عملیات پردازشی سریع‌تر انجام گیرد. در حالی که Hadoop به عنوان یک فناوری پایه در اکوسیستم داده‌های بزرگ بوده است، Spark به عنوان یک جایگزین انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر ظاهر شده است. توانایی آن در مدیریت بارهای کاری متنوع، همراه با قابلیت‌های پردازش درون حافظه، Spark را به ابزاری قدرتمند برای کاربردهای داده‌های مدرن تبدیل می‌کند.

Hadoop از معماری سیستم فایل توزیع‌شده (HDFS) و مدل پردازشی MapReduce استفاده می‌کند که پردازش را مبتنی بر دیسک انجام می‌دهد. در مقابل، Spark با استفاده از RDD (مجموعه داده‌های توزیع‌شده انعطاف‌پذیر) و پردازش در حافظه، سرعت پردازش را به طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد. در عصر دیجیتال امروز، داده‌ها با سرعت بی‌سابقه‌ای از منابع متعدد مانند شبکه‌های اجتماعی، حسگرها، سوابق تراکنش‌ها و موارد دیگر تولید می‌شوند. این انفجار داده‌ها به ظهور مفهوم “کلان‌داده” یا “بیگ دیتا” منجر شده است که به مجموعه داده‌های بسیار بزرگی اطلاق می‌شود که نمی‌توان آنها را به راحتی با استفاده از ابزارهای سنتی پردازش داده، مدیریت یا پردازش کرد. اهمیت کلان‌داده در پتانسیل آن برای ارائه بینش‌های ارزشمند و هدایت تصمیم‌گیری در صنایع مختلف از جمله بهداشت و درمان، امور مالی، خرده‌فروشی و حمل و نقل نهفته است.

Spark می‌تواند روی یک سرور کوچک تا صدها یا هزاران سرور در یک خوشه توزیع‌شده مقیاس‌پذیر باشد. این ویژگی به تحلیل‌گران داده اجازه می‌دهد تا حجم‌های بسیار بزرگی از داده‌ها را به‌راحتی پردازش کنند. این مقاله با هدف ارائه مقایسه جامع بین Spark و Hadoop، به بررسی تفاوت‌های معماری، مدل‌های داده، کاربردها و معیارهای عملکرد آنها می‌پردازد. با بررسی نقاط قوت و ضعف هر چارچوب، خوانندگان درک عمیق‌تری از این دو چارچوب خواهند یافت. علاوه بر این، مقاله به یکپارچه‌سازی انبارهای داده (data warehouses) و دریاچه‌های داده (data lakes) با این چارچوب‌ها خواهد پرداخت و همچنین نمونه‌ کدهای پایتون با استفاده از PySpark ارائه خواهد شد.

بدین ترتیب به پایان این مقاله رسیده‌ایم و امیدواریم راهنمای اطلاعات تنظیم اسپارک مورد توجه شما قرار گرفته باشد. ما نهایت تلاش خود را کرده‌ایم که کل فرایند برای خواننده روشن باشد و از این رو امیدواریم بتوانید بدون نگرانی در مورد حجم بالای اطلاعات، اسپارک را نصب و راه‌اندازی کنید و صرفاً روی شروع کار متمرکز شوید. برای شروع کار به این لینک (+) بروید و در نسخه کامیونیتی ثبت نام کنید. شما باید آدرس ایمیل خود را اعتبارسنجی کنید تا بتوانید برای نخستین بار وارد شوید. زمانی که این کار را انجام دادید امکان کار با محیط نت‌بوک پایتون که از قبل نصب شده را خواهید یافت.

Apache Spark یک پلتفرم قدرتمند و متن‌باز برای پردازش داده‌های بزرگ است که با سرعت و کارایی بالا می‌تواند داده‌های حجیم را در خوشه‌های کامپیوتری مدیریت کند. این ابزار به‌طور خاص برای پردازش موازی و توزیع‌شده طراحی شده و از حافظه موقت (In-Memory Computing) استفاده می‌کند تا سرعت پردازش را به‌طور قابل توجهی افزایش دهد. برکلی در سال ۲۰۰۹، آپاچی اسپارک به یکی از کلیدی ترین چارچوب های پردازش توزیع داده های بزرگ در جهان تبدیل شد. Spark را می توان به روش های مختلفی مستقر کرد، پیوندهای بومی را برای جاوا، اسکالا، Python و زبان های برنامه نویسی R، و از SQL پشتیبانی می کند، جریان‌سازی داده‌ها، یادگیری ماشین، و پردازش گراف. آن را می‌بینید که توسط بانک‌ها، شرکت‌های مخابراتی، شرکت‌های بازی، دولت‌ها و همه غول‌های فناوری بزرگ مانند Apple، IBM، Meta و Microsoft استفاده می‌شود. با Apache Spark 3.2، یک API جدید ارائه شد که به بخش بزرگی از API Pandas اجازه می دهد تا به صورت شفاف با Spark استفاده شود.

این فریم‌ ورک متن‌ باز برای پردازش موازی طراحی شده و قابلیت‌های متنوعی برای پردازش داده‌ های ساختار یافته، داده‌های جریانی، یادگیری ماشین و پردازش گراف‌ها ارائه می‌دهد. در این مقاله، به معرفی Apache Spark و آموزش تحلیل بیگ دیتا با Spark می‌پردازیم. اسپارک نیز از پردازش دسته‌ای پشتیبانی می‌کند، اما این کار را به دلیل قابلیت‌های پردازش در حافظه کارآمدتر از Hadoop انجام می‌دهد. RDD‌ها و DataFrame‌های اسپارک امکان پردازش داده‌های سریع‌تر و تغییرات پیچیده داده را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، برنامه‌ریز DAG اسپارک برنامه اجرای بهینه را فراهم می‌کند که منجر به عملکرد بهتر برای وظایف دسته‌ای می‌شود. Apache Spark and PySpark for Data Engineering and Big Data دوره آموزشی دانش و مهارت هایی برای مدیریت کارآمد پردازش و تجزیه و تحلیل کلان داده ها می باشد که توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده است.

خرده‌فروشان از کلان‌داده برای بهینه‌سازی مدیریت زنجیره تأمین، شخصی‌سازی تجربه مشتریان و پیش‌بینی تقاضا استفاده می‌کنند. در صنعت حمل و نقل، تحلیل بیگ دیتا به بهبود بهینه‌سازی مسیر، پیش‌بینی برنامه‌های نگهداری و مدیریت ناوگان کمک می‌کند. علاوه بر این، کلان‌داده نقش حیاتی در تحقیقات علمی، پایش محیط زیست و ابتکارات شهر هوشمند ایفا می‌کند که نشان‌دهنده تأثیرات گسترده آن است. Spark که در سال ۲۰۰۹ توسط AMPLab در دانشگاه UC Berkeley توسعه یافت، به عنوان جایگزینی سریع‌تر و انعطاف‌پذیرتر برای Hadoop ظهور کرد. Spark با بهره‌گیری از پردازش در حافظه، عملکرد را برای الگوریتم‌های تکراری و کوئری‌های تعاملی به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. یکی از کاربردهای اصلی Apache Spark، تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ است.

این کار را با توزیع کار در مجموعه ای از رایانه ها انجام می دهد و کل فرآیند را بسیار سریعتر می کند. نکات کلیدی این دوره آموزشی شامل اصول Apache Spark، PySpark برای ادغام Python، محاسبات توزیع شده، مفاهیم مهندسی داده، RDDs، DataFrames، Spark SQL، Spark Streaming، MLlib، خطوط لوله ETL و پردازش داده های بزرگ است. انبار داده یک مخزن مرکزی است که برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته از منابع مختلف طراحی شده است. این انبار از کوئری‌های پیچیده، گزارش‌دهی و تحلیل داده پشتیبانی می‌کند. داده‌ها در انبار داده در قالب اسکیما یا طرحواره‌های مشخص (مانند اسکیماهای ستاره‌ای، برف‌دانه‌ای و صورت فلکی) سازمان‌دهی می‌شوند و برای عملیات‌های سنگین خواندنی بهینه‌سازی شده‌اند.

اکنون باید مرورگر خود را ببینید که با سیستم ژوپیتر نت‌بوک باز شده است. یک نت‌بوک جدید پایتون ایجاد کنید و در یک سلول خالی دستور زیر را وارد کرده و Ctrl+Enter بزنید. در این مقاله، ما به برسی مشخصه‌های اسپارک و شیوه استفاده از آن برای استریم کردن داده‌ها نمی‌پردازیم. به جای آن به ارائه فهرستی از گزینه‌های ممکن برای آغاز به کار با اسپارک می‌پردازیم. اغلب افراد دچار این سوءتفاهم هستند که اسپارک جایگزینی برای هادوپ (Hadoop) است، اما باید بدانند که اسپارک تنها یک رقیب برای فریمورک map-reduce هادوپ محسوب می‌شود. برای بهینه‌سازی عملکرد، می‌توانید از روش‌های مختلفی مانند پارتیشن‌بندی داده‌ها، حافظه موقت و ...

مانند MLflow، دریاچه دلتا از نظر فنی پروژه‌ای جدا از Apache Spark است. با این حال، طی چند سال گذشته، دریاچه دلتا به بخشی جدایی ناپذیر از اکوسیستم اسپارک تبدیل شده است و هسته چیزی را تشکیل می دهد که Databricks معماری Lakehouse. سابقه حسابرسی کامل و مقیاس پذیری برای مدیریت اگزابایت داده نیز بخشی از بسته است. این دو ویژگی کلیدی برای دنیای داده‌های بزرگ و یادگیری ماشینی هستند، که نیاز به تجمیع قدرت محاسباتی عظیم دارند تا از طریق فروشگاه‌های بزرگ داده پراکنده شوند. Spark همچنین برخی از بار برنامه‌نویسی این وظایف را با استفاده از API آسان از روی دوش توسعه‌دهندگان برمی‌دارد که بسیاری از کارهای ناخوشایند محاسبات توزیع‌شده و پردازش کلان داده را از بین می‌برد. به بیان ساده با رشد داده‌ها، امر مدیریت داده‌های استریمینگ بزرگ و توانایی پردازش و اجرای عملیات دیگر مانند یادگیری ماشین، ضرورت یافته و آپاچی اسپارک نیز این کار را به خوبی انجام می‌دهد.