Glossar: Business Intelligence Definitionen
Apache Spark
Defintion:
Apache Spark ist ein Open-Source-Framework, das sich auf die gleichzeitige Verarbeitung großer Datenmengen und Analysen konzentriert. Es bietet eine effiziente, verteilte Umgebung für die Verarbeitung großer Datensätze und komplexe Rechenoperationen. Dabei unterstützt es verschiedene Programmiersprachen wie Java, Scala, Spark R, Spark SQL und PySpark, eine spezielle Spark-Variante von Python. Darüber hinaus ist Spark auf verschiedenen Plattformen verfügbar, darunter Databricks, Azure Synapse Analytics und Microsoft Fabric.
Belastbar verteilte Datensätze
Die grundlegende Datenstruktur in Apache Spark sind Resilient Distributed Records (RDDs). Dabei handelt es sich um verteilte, unveränderliche Datensätze, die parallel auf einem Cluster von Computern verarbeitet werden können. RDDs ermöglichen es Spark, Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten.
Vorteile von Apache Spark
Apache Spark hat sich in der Welt der Big Data als ETL-Engine etabliert und bietet eine Reihe von Vorteilen:
Schnelligkeit
Apache Spark ist hoch skalierbar und arbeitet im Arbeitsspeicher, was eine extrem schnelle Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. In einem bekannten Test war Spark bis zu 100 Mal schneller als Apache Hadoop.
Benutzerfreundlichkeit
Apache Spark bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zu vielen Datenquellen (S3, Blog Store, JDBC etc.). Es gibt auch viele wichtige Standardfunktionen für die Datenverarbeitung, wie sie in ETL-Prozessen verwendet werden. Mit den DataFrame APIs können Daten in einer Vielzahl von Formaten verarbeitet werden.
Integrierte Big Data Plattform
Apache Spark bietet eine integrierte Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data). Dazu gehören SQL-Abfragen, Streaming-Daten, maschinelles Lernen und die Verarbeitung von Graphen (Bibliothek namens GraphX).
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