Spark: cosa è e a cosa serve

Spark Apache, elaborare i dati su grande scala

Apache Spark è un framework di elaborazione dei dati open source progettato per gestire applicazioni di analisi dei dati e di elaborazione in tempo reale.

Nato come progetto presso l’Università di Berkeley, è ora gestito dalla Apache Software Foundation.

Le sue caratteristiche principali sono:

  • Velocità. Una delle sue più grandi forze, grazie all’elaborazione in memoria.
  • Scalabilità. E’ noto per la sua capacità di scalare da un singolo nodo a migliaia di nodi, permettendo di gestire enormi quantità di dati.
  • Versatilità. Supporta una vasta gamma di attività, come l’ETL (Extract, Transform, Load), l’analisi batch, l’elaborazione in streaming e l’apprendimento automatico.
  • Linguaggi Supportati. Supporta vari linguaggi di programmazione, inclusi Java, Scala, Python e R.

A cosa serve

I principali ambiti di utilizzo di Spark sono:

  • Elaborazione batch e in streaming. Spark è progettato per elaborare grandi set di dati, sia in modalità batch che in streaming, è ideale per situazioni in cui è necessario un processamento rapido e affidabile dei dati.
  • Analisi dei dati. Con librerie come Spark SQL, è possibile eseguire query SQL sui dati, facilitando l’analisi e la generazione di report.
  • Machine learning. MLlib è la libreria di questo framework dedicata al machine learning, completa di algoritmi di apprendimento automatico pre-implementati.
  • Grafici. Grafi complessi possono essere elaborati ed analizzati in modo efficiente utilizzando GraphX, la componente dedicata all’elaborazione di grafici.
  • Real-Time Analytics. Spark Streaming permette l’analisi in tempo reale, rendendo possibile lavorare con dati che vengono generati e raccolti in tempo reale.

Chi usa Spark

Le figure professionali dell’IT che tipicamente utilizzano questo framework sono:

  • Data Engineer. Utilizza Spark per costruire pipeline di dati su larga scala.
  • Data Scientist. Per modellazione predittiva e analisi di dati.
  • Ricercatori. In campi come la bioinformatica e l’analisi delle reti sociali.

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