Apache Spark یک چارچوب رایانش توزیع‌شده متن‌باز است که برای پردازش سریع داده‌های بزرگ و جریان داده‌ها طراحی شده است. ویژگی‌های کلیدی آن شامل پردازش بلادرنگ، پردازش دسته‌ای، یادگیری ماشین، تحلیل گراف و حافظه نهان داده‌ها است.

• سرعت بالا: پردازش داده‌ها با حافظه RAM و caching • مقیاس‌پذیری افقی: توزیع داده‌ها و اضافه کردن Node بدون توقف سیستم • پشتیبانی از زبان‌های متنوع: Scala، Java، Python و R • تحمل خطا: بازتولید داده‌ها در صورت خرابی Node • یکپارچگی با ابزارهای بزرگ داده: Hadoop, Hive, Kafka, Flink و Storm

1. تحلیل داده‌های بزرگ و ایجاد داشبوردهای بلادرنگ
2. پردازش جریان داده و سیستم‌های اعلان فوری
3. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی توزیع‌شده
4. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده‌های گرافی
5. پردازش تراکنش‌های مالی و داده‌های IoT

Driver Program • مسئول برنامه اصلی: زمان‌بندی وظایف و هماهنگی با Executors • مدیریت DAG: تبدیل برنامه به یک گراف مستقیم بدون حلقه (DAG) برای پردازش موازی Cluster Manager • مدیریت منابع کلستر • نمونه‌ها: Standalone، YARN، Mesos • اختصاص منابع به Executors Executors • اجرای وظایف روی داده‌های توزیع‌شده • نگهداری داده‌های میانی در حافظه برای افزایش سرعت Task • کوچکترین واحد کار در Spark • توسط Executorها اجرا می‌شود DAG Scheduler و Shuffle • DAG Scheduler وظیفه تقسیم وظایف به Stages را دارد • Shuffle برای انتقال داده‌ها بین پارتیشن‌ها در مراحل مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد مثال کاربردی یک پلتفرم فروش آنلاین می‌تواند با Spark DAG Scheduler، محاسبه میانگین امتیاز کاربران را روی میلیون‌ها رکورد به صورت موازی انجام دهد، بدون نیاز به بارگذاری مجدد داده‌ها از دیسک.

RDD هسته پردازش داده‌ها در Apache Spark است و ویژگی‌های زیر را دارد: • توزیع‌شده: داده‌ها روی چند Node توزیع می‌شوند • Immutable: تغییر داده‌ها باعث ایجاد RDD جدید می‌شود • Fault-Tolerant: در صورت خرابی Node، داده‌ها بازتولید می‌شوند عملیات روی RDD • Transformations: تغییر RDD و ایجاد RDD جدید (map, filter, reduceByKey) • Actions: محاسبه نهایی و بازگرداندن نتایج (count, collect, reduce) مثال عملی اگر بخواهید مجموع فروش هر محصول را در یک فروشگاه محاسبه کنید، داده‌ها به RDD تبدیل شده و با reduceByKey مجموع محاسبه می‌شود. این عملیات کاملاً توزیع‌شده و سریع انجام می‌شود.

DataFrame و Dataset • DataFrame: مشابه جدول SQL، مناسب پردازش داده‌های ساختاریافته • Dataset: ترکیبی از RDD و DataFrame با ایمنی نوع داده در زمان کامپایل مثال واقعی تحلیل تراکنش‌های مالی با DataFrame و اجرای کوئری‌های SQL روی داده‌های میلیارد رکوردی در چند ثانیه امکان‌پذیر است.

Spark SQL • اجرای کوئری‌های SQL روی داده‌های توزیع‌شده • ادغام با DataFrame API برای پردازش و تحلیل سریع مثال کاربردی یک بانک می‌تواند با Spark SQL، گزارش‌های تراکنش‌ها و الگوهای خرج کاربران را در لحظه تحلیل کند.

Spark Streaming • پردازش داده‌های بلادرنگ و جریان داده • تقسیم داده‌ها به micro-batches • اتصال به Kafka، Flume، HDFS مثال واقعی یک سرویس ویدیویی می‌تواند تعداد بازدید هر ویدیو را بلادرنگ محاسبه کرده و توصیه‌های لحظه‌ای ارائه دهد.

MLlib: یادگیری ماشین توزیع‌شده • کتابخانه یادگیری ماشین Apache Spark • الگوریتم‌ها: رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، فیلترینگ توصیه‌ای • پردازش توزیع‌شده روی داده‌های بزرگ مثال عملی فروشگاه آنلاین با MLlib مدل پیش‌بینی خرید مشتری را می‌سازد و تخفیف‌های شخصی ارائه می‌دهد.

GraphX: پردازش گراف • پردازش داده‌های شبکه‌ای و گراف • تحلیل شبکه اجتماعی، مسیرهای حمل‌ونقل، ارتباطات • پردازش توزیع‌شده روی گراف‌های بزرگ

• Caching و Persistence: ذخیره داده‌های پرتکرار در حافظه • Partitioning: تقسیم داده‌ها برای پردازش موازی • Tuning Executor: تنظیم تعداد executor و cores • Memory Management: اختصاص حافظه به storage و computation نکات عملی استفاده بهینه از caching و partitioning می‌تواند سرعت پردازش را تا چندین برابر افزایش دهد و I/O دیسک را کاهش دهد.

مزایای Apache Spark • سرعت و کارایی بالا • پردازش بلادرنگ و دسته‌ای • پشتیبانی از یادگیری ماشین و تحلیل گراف • توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر • ادغام با Hadoop، Hive، Kafka و سایر ابزارهای بزرگ داده

موارد استفاده صنعتی

1. Netflix: تحلیل و توصیه محتوا
2. Uber: پردازش داده‌های رانندگان و مسافران
3. Alibaba: تحلیل تراکنش‌های مالی و موجودی کالا
4. Airbnb: تحلیل رفتار مشتری و نرخ رزرو
5. شرکت‌های IoT: پردازش داده‌های سنسور و کنترل هوشمند

• طراحی RDD و DataFrame بهینه • استفاده از caching برای داده‌های پرتکرار • مدیریت executor و منابع Cluster • استفاده از Partitioning برای پردازش موازی • مانیتورینگ با Spark UI و Ganglia

• پیچیدگی پیکربندی • نیاز به RAM زیاد • یادگیری APIهای متعدد • بهینه‌سازی برای پردازش‌های بلادرنگ

1. Apache Spark چیست؟ چارچوب رایانش توزیع‌شده برای پردازش داده‌های بزرگ.
2. Spark یا Hadoop؟ Spark سریع‌تر، Hadoop برای پردازش دسته‌ای سنگین.
3. زبان‌های پشتیبانی‌شده؟ Scala، Java، Python، R.
4. RDD چیست؟ مجموعه داده توزیع‌شده و مقاوم در برابر خطا.
5. Spark Streaming چیست؟ پردازش داده‌های بلادرنگ.
6. MLlib چیست؟ کتابخانه یادگیری ماشین توزیع‌شده.
7. GraphX چیست؟ پردازش داده‌های گرافی و شبکه‌ای.