Connaissez-vous Apache Spark, le moteur de traitement pour le Big Data ? Eh bien, il s’agit d’un système permettant de traiter des données de grande taille avec le sluster computing. Le framework est très populaire depuis quelques années et très prisé par de nombreux utilisateurs à travers le monde entier de par sa vitesse, sa simplicité d’utilisation et son excellente polyvalence. Comment télécharger et installer l’outil spark ? Quels sont ses atouts ? Et ses concepts de base ? Tout de suite les réponses aux questions.
Qu’est-ce qu’Apache Spark ?
Apache spark est un système de traitement de données open source, qui permet de faire de grandes analyses à travers des machines clusters. On ne parle pas ici du logiciel de messagerie sur Windows ni même du social média d’Amazon, ne surtout pas confondre.
Spark est un moteur de traitement de données provenant de référentiels divers et assure la prise en charge des traitements in-memory. Cette dernière fonctionnalité améliore la performance analytique pour les applications du big data.
Il est possible d’utiliser le système pour traiter des données sur disque, dans le cas où les données à traiter sont trop volumineux pour le système.
Télécharger et installer Spark : Comment ça marche ?
Nous allons vous guider pour installer le Framework Apache spark sur Windows 10. Pour ce faire, il faut bien évidemment un système sous Windows 10, un compte utilisateur avec une autorisation administrateur, une invite de commande PowerShell et un outil d’extraction de fichiers tar, comme 7-zip par exemple.
Cette installation est un peu complexe pour un débutant, mais permet au moteur d’être ultra-performant. Pour commencer, il faut noter que votre appareil doit être muni de Java 8 et de Python 3. Une fois l’installation des logiciels effectuée, on va maintenant procéder au téléchargement et installation de Spark.
Voici les étapes à suivre :
- Se rendre sur son navigateur web et aller directement vers la page de téléchargement Apache Spark ;
- Entrer dans la rubrique « Télécharger Apache Spark » et sélectionner Choisir une version de Spark ;
- Cliquer sur la version 2.4.5 de Février 2020, puis une liste de mémoire va se charger, choisir dans la liste et en-faire un enregistrement dans le dossier de téléchargement ;
- Ne surtout pas omettre de vérifier l’intégrité du téléchargement, avant d’ouvrir la ligne de commande : certutil – hashfile c:\users\username\Downloads\spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz SHA512
- Changer le nom d’utilisateur par le vôtre.
Pour l’installation, créer un dossier, puis extraire le fichier téléchargé dans C:\
Pourquoi utiliser Spark ?
L’intérêt de Spark en big data
Spark est avantageux pour le traitement de big data de par son fonctionnement en mémoire, réduisant le temps de traitement si l’on fait comparaison avec d’autres outils. Les données sont montées en mémoire avec une vitesse de traitement ultra-performante.
L’outil est autonome, mais peut tout aussi bien fonctionner en mode distribué. Il est alors possible de l’intégrer à un cluster Hadoop.
L’utilisation de Spark est basée sur un langage très riche : Scala. Il s’agit d’un langage objet qui permet de simplifier l’écriture des codes complexes, améliorant la lecture des programmes. C’est également un langage fonctionnel utilisant des variables ne pouvant se modifier.
Un nouveau style de programmation
Spark utilise une approche que l’on peut qualifier de paresseuse. Les données sont chargées sur le cluster, puis deviennent des RDD (Resilient Distributed Datasets).
Ces données sont d’abord stockées dans des instructions en attendant l’appel de l’action permettant de déclencher l’exécution du traitement. C’est une approche améliore l’efficacité de l’optimiseur.
Avec sa librairie avancée, Spark offre de nombreux moyens pour avoir une accessibilité aux données sans changement d’outil :
- Spark SQL ;
- Spark MLlib ;
- Spark GraphX.
Les atouts de Spark
Les concepts de base de Spark
Spark améliore MapReduce avec des étapes de shuffle, sans dépenser plus. Une API de haut niveau est proposée boostant la productivité.
Avec les fonctionnalités évoquées un peu plus tôt, le moteur de traitement est très pratique pour travailler à répétition sur un même jeu de données.
Son architecture basique comprend un stockage de données, pouvant fonctionner à partir de n’importe quelle source : Hadoop, HDFs, Hbase, Cassandra, etc. L’API est standard, avec une fonction de gestion de ressources.
Les actions et opérations de Spark
Les actions Spark sont des opérations qui donnent des valeurs brutes. Ce sont des transformations paresseuses qui ne peuvent s’activer qu’avec l’exécution de l’action.
Vous pourrez trouver différents exemples en ligne pour illustrer ce genre d’opération.
En conclusion, le Framework Spark est d’une aide précieuse dans l’analyse de données. Il peut facilement s’implémenter sur les systèmes traditionnels avec une fonctionnalité de stockage identique à celle de Hadoop.
Toutefois, bien que le moteur de traitement soit impressionnant, il peut encore s’améliorer en terme de sécurité et surtout en intégration avec des outils BI.
