Czym jest Apache Spark?

To framework do przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych w sposób wydajny i skalowalny. Rozproszona architektura pozwala na równoległe przetwarzanie danych w pamięci, co znacznie skraca czas operacji względem tradycyjnych rozwiązań.

Skąd bierze się wysoka wydajność Sparka?

Z przetwarzania danych w pamięci (in-memory computing), a w wersji 4.0 dodatkowo ze wsparcia przetwarzania kolumnowego, przyspieszeń na GPU (np. RAPIDS Accelerator) i optymalizacji zarządzania pamięcią.

Jakie języki programowania wspiera Apache Spark?

Scalę, Javę, Pythona, R oraz SQL. Dzięki Pandas API on Spark (dawniej Koalas) analitycy pracujący z Pandas mogą uruchamiać swój kod na dużych zbiorach danych bez nauki nowych narzędzi.

Co to jest Structured Streaming?

Moduł Sparka do obsługi danych strumieniowych tymi samymi narzędziami co w przetwarzaniu wsadowym — można pisać zapytania SQL i operować na DataFrame'ach w czasie rzeczywistym, niezależnie czy dane płyną z Kafki, socketów czy Amazon Kinesis.

Z jakimi technologiami Big Data integruje się Spark?

M.in. z HDFS, Apache Hive, Cassandrą, HBase, MongoDB, Amazon S3 i Google Cloud Storage oraz formatami Parquet, Avro i ORC. Obsługuje też rozwiązania Lakehouse — Delta Lake, Apache Iceberg i Hudi — wnoszące transakcyjność i wersjonowanie do Data Lake.

Kontakt

Big Data

Korzyści ze stosowania Apache Spark

Apache Spark to framework służący do przetwarzania dużych zbiorów danych. Umożliwia to skrócenie czasu przetwarzania danych i zwiększenie wydajności, co prowadzi do oszczędności czasu i kosztów. Dzięki swojej architekturze Spark zapewnia również wysoką niezawodność i skalowalność.

Tomasz Kozon

CEO

16 mar 2023

Apache Spark to narzędzie, które umożliwia przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w sposób wydajny i łatwy do skalowania. Dzięki swojej rozproszonej architekturze Spark pozwala na równoległe przetwarzanie danych w pamięci, co znacznie skraca czas operacji w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami. Oferuje także szeroki zestaw bibliotek, w tym do uczenia maszynowego (MLlib), przetwarzania strumieniowego (Structured Streaming) oraz analiz grafowych (GraphX), co czyni go uniwersalnym narzędziem w pracy z danymi.

Powiązane case studies

Migracja z mobile do web bez utraty użytkowników ani logiki biznesowej

Klient: SkinApe

Branża: Rozrywka / GameTech

Aplikacja lojalnościowa i zmiana z jednorazowego zakupu w długoterminową relację

Klient: SAO

Branża: Nieruchomości / PropTech

Platforma edukacyjna generująca materiały do nauki programowania z ChatGPT

Klient: Klient (Aplikacja webowa do nauki programowania)

Branża: Edukacja / EdTech

Szybkość i wydajność Apache Spark

Apache Spark zapewnia bardzo wysoką wydajność dzięki operacjom przetwarzania danych w pamięci (in-memory computing). Dodatkowo, w wersji 4.0, wprowadzone zostały kolejne usprawnienia, takie jak wsparcie dla przetwarzania kolumnowego, przyspieszenia na GPU (np. z użyciem RAPIDS Accelerator), czy optymalizacje w zarządzaniu pamięcią. Te udoskonalenia czynią Sparka jeszcze szybszym, szczególnie w zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej lub działania w czasie rzeczywistym.

Powiązane usługi

DevOps i architektura

Projektujemy i porządkujemy infrastrukturę tak, żeby wdrożenia były powtarzalne, system łatwy do odtworzenia, a środowisko gotowe na dalszy rozwój. Automatyzujemy CI/CD, opisujemy infrastrukturę jako kod i pracujemy z Dockerem, Kubernetesem oraz chmurami AWS, Azure i GCP. Pomagamy również wtedy, gdy obecna architektura zaczyna ograniczać produkt — rosną koszty, baza nie radzi sobie z ruchem, wdrożenia stają się ryzykowne albo system trudno dalej skalować.

Web development

Projektujemy i tworzymy dedykowane aplikacje webowe - od MVP, które pozwala szybko zweryfikować pomysł, po rozbudowane platformy i systemy rozwijane przez lata. Budujemy zarówno warstwę frontendową, jak i backend, API, bazy danych, panele administracyjne oraz integracje z zewnętrznymi systemami. Pracujemy m.in. z Next.js, React, Node.js, NestJS, Pythonem, PostgreSQL i MongoDB. Tworzymy rozwiązania dopasowane do konkretnego procesu biznesowego: aplikacje SaaS, systemy wewnętrzne, platformy sprzedażowe, serwisy internetowe, marketplace’y i systemy CMS.

Obsługa wielu języków programowania

Apache Spark wspiera kilka popularnych języków: Scala, Java, Python, R, a także SQL. Programiści mogą wybrać język odpowiedni do swoich umiejętności i zastosowań. Wsparcie dla Pandas API on Spark (wcześniej Koalas) umożliwia analitykom pracującym z Pandas uruchamianie kodu na dużych zbiorach danych bez potrzeby nauki nowych narzędzi. Dzięki tej elastyczności Spark jest szeroko wykorzystywany zarówno przez inżynierów danych, jak i analityków.

osoba używająca komputera, Apache Spark

Powiązana branża

Rozrywka / GameTech

Wspieramy studia gamingowe, platformy streamingowe, media i marki rozwijające własne społeczności. Tworzymy produkty, które mają działać stabilnie zarówno na co dzień, jak i podczas premiery, transmisji czy kampanii generującej nagły wzrost zainteresowania. Projektujemy m.in. aplikacje społecznościowe, programy lojalnościowe, platformy z treściami i rozwiązania związane z wydarzeniami. Łączymy development z UX/UI, analityką i DevOps, dzięki czemu produkt może rozwijać się razem z liczbą użytkowników. Ruch w rozrywce nie rośnie liniowo Premiera, transmisja, wzmianka u twórcy z zasięgami — i ruch skacze dziesięciokrotnie w godzinę. Architektura, która tego nie przewiduje, wybiera najgorszy możliwy moment na awarię: ten, w którym patrzy najwięcej osób. Dlatego w tych projektach od początku planujemy skalowanie: cache na treściach, kolejki na operacjach zapisu, bezstanowe usługi, które można mnożyć. Tę warstwę prowadzimy w ramach architektury i DevOps jako część produktu, nie zaplecze. Zaangażowanie to druga strona: profile, rankingi, kolekcje, wymiana między użytkownikami. Mechaniki społecznościowe działają, gdy są policzalne i uczciwe — użytkownik musi widzieć, co zyskuje i dlaczego. Tak pracowaliśmy przy platformie wokół przedmiotów z gier, przenoszonej z aplikacji mobilnej do webu bez utraty użytkowników i logiki produktu. Monetyzacja i moderacja Model przychodowy ma konsekwencje techniczne, które trzeba znać przed startem, nie po nim. Subskrypcja to płatności cykliczne, obsługa nieudanych obciążeń i okresy próbne. Mikropłatności to portfel wewnętrzny i historia transakcji, która musi się zgadzać co do grosza. Treści premium to serwowanie zależne od statusu konta, a reklamy — kompromis między przychodem a szybkością ładowania. Platforma z treściami użytkowników potrzebuje narzędzi do zgłaszania, ukrywania i blokowania, zanim pojawi się pierwszy poważny incydent. Dokładanie ich po fakcie jest droższe i zawsze odbywa się pod presją — moderacja projektowana w kryzysie wychodzi zbyt restrykcyjna albo zbyt dziurawa. To kilka dni pracy na starcie i kilka tygodni później.

Nowoczesna architektura – Spark Connect

W nowszych wersjach Sparka pojawiła się funkcjonalność Spark Connect, która umożliwia separację klienta (np. aplikacji webowej lub notebooka Jupyter) od silnika wykonawczego. Ułatwia to skalowanie, wdrażanie mikroserwisów i zdalne przetwarzanie danych, jednocześnie zachowując wydajność i bezpieczeństwo.

Przetwarzanie strumieniowe z Structured Streaming

Structured Streaming to potężny moduł Apache Spark, umożliwiający obsługę danych strumieniowych za pomocą tych samych narzędzi, co w przetwarzaniu wsadowym (batch). Użytkownicy mogą pisać zapytania SQL, operować na DataFrame'ach i analizować dane w czasie rzeczywistym – niezależnie od tego, czy dane pochodzą z Kafka, socketów czy Amazon Kinesis.

Integracja z ekosystemem Big Data

Apache Spark integruje się z wieloma źródłami danych i technologiami Big Data, takimi jak:

Hadoop Distributed File System (HDFS),
Apache Hive,
Apache Cassandra,
Apache HBase,
MongoDB,
Amazon S3,
Google Cloud Storage,
oraz formaty plików jak Parquet, Avro, ORC.

Co ważne, Spark obsługuje również Lakehouse rozwiązania: Delta Lake, Apache Iceberg oraz Hudi, które wprowadzają transakcyjność, wersjonowanie i zarządzanie schematem w środowiskach Data Lake.

Elastyczność i skalowalność

Dzięki rozproszonej architekturze klastra, Spark może łatwo skalować się w poziomie – wystarczy dodać nowe węzły. Dodatkowo, pełna integracja z Kubernetesem i chmurami publicznymi (np. AWS EMR, Google Dataproc, Azure Synapse) sprawia, że Spark jest dostępny również w modelu serverless. Oznacza to możliwość elastycznego zarządzania zasobami bez konieczności stałego utrzymywania infrastruktury.

FAQ

Najczęstsze pytania

To framework do przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych w sposób wydajny i skalowalny. Rozproszona architektura pozwala na równoległe przetwarzanie danych w pamięci, co znacznie skraca czas operacji względem tradycyjnych rozwiązań.
Z przetwarzania danych w pamięci (in-memory computing), a w wersji 4.0 dodatkowo ze wsparcia przetwarzania kolumnowego, przyspieszeń na GPU (np. RAPIDS Accelerator) i optymalizacji zarządzania pamięcią.
Scalę, Javę, Pythona, R oraz SQL. Dzięki Pandas API on Spark (dawniej Koalas) analitycy pracujący z Pandas mogą uruchamiać swój kod na dużych zbiorach danych bez nauki nowych narzędzi.
Moduł Sparka do obsługi danych strumieniowych tymi samymi narzędziami co w przetwarzaniu wsadowym — można pisać zapytania SQL i operować na DataFrame'ach w czasie rzeczywistym, niezależnie czy dane płyną z Kafki, socketów czy Amazon Kinesis.
M.in. z HDFS, Apache Hive, Cassandrą, HBase, MongoDB, Amazon S3 i Google Cloud Storage oraz formatami Parquet, Avro i ORC. Obsługuje też rozwiązania Lakehouse — Delta Lake, Apache Iceberg i Hudi — wnoszące transakcyjność i wersjonowanie do Data Lake.
Dzięki rozproszonej architekturze wystarczy dodać nowe węzły klastra, a pełna integracja z Kubernetesem i chmurami publicznymi (AWS EMR, Google Dataproc, Azure Synapse) udostępnia Sparka także w modelu serverless.

Amazon Redshift od wielu lat cieszy się niesłabnącym zainteresowaniem w świecie Big Data. Czy jest to chwilowa moda, czy może rzeczywiście klucz do efektywnej analizy danych? W tym artykule rozwiążemy zagadki otaczające Redshift, poznamy jego działanie i potencjał, aby ostatecznie odpowiedzieć na to pytanie.