¿Te interesa el mundo del Big Data? Entonces seguro que has oído hablar de distintos frameworks que se usan en el proceso de almacenamiento y análisis de datos. Hoy vamos a hacer una pequeña introducción a Apache Spark, cómo funciona y qué usos tiene en el campo del Big Data. 

Apache Spark nació en 2009 como parte de un proyecto de investigación de la Universidad de Berkeley. Un proyecto colaborativo entre profesores, estudiantes e investigadores que se centraba en la creación de aplicaciones para un uso intensivo en el análisis de datos. 

Spark puede ejecutarse de forma independiente, en Apache Mesos o, con mayor frecuencia, en Apache Hadoop.

El principal objetivo del desarrollo de este proyecto era crear un framework optimizado para el procesamiento de datos para Big Data y Machine Learning. Este framework se creó, además, con la intención de conservar la escalabilidad de Hadoop MapReduce. 

En junio de 2013, Spark pasó a la incubadora de proyectos de Apache Software Foundation (ASF). Desde entonces, son muchas las empresas que han adoptado Spark junto con Hadoop para procesar Big Data. 

 

¿Qué es Apache Spark y para qué se usa?

Ya hemos visto un poco qué es Apache Spark y cuál es su principal uso, al mismo tiempo que hacíamos un breve repaso por su historia. Pero tan solo estábamos rascando la superficie de todo lo que este framework puede ofrecer a los especialistas en Big Data. 

Para hacer la introducción a Apache Spark, primero tenemos que hablar sobre Hadoop MapReduce, un modelo de programación para procesar grandes conjuntos de datos. En este framework, los programadores pueden trabajar sin preocuparse por la distribución del trabajo y la tolerancia a fallos. 

Spark es, en definitiva, un motor que se emplea para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. 

No obstante, MapReduce tenía problemas para ejecutar de forma secuencial los pasos necesarios para desempeñar su trabajo. En este punto es dónde surge Spark, que viene a abordar las limitaciones de MapReduce. ¿Cómo lo hace? Una de las características de Spark es que reduce la cantidad de pasos necesarios reutilizando datos en operaciones que se ejecutan en paralelo. 

En este contexto, Spark es un framework para Big Data que cuenta con una ejecución mucho más rápida. Spark es varias veces más rápido que MapReduce, especialmente cuando se realizan análisis de datos interactivos y aprendizaje automático.

 

Apache Spark: 4 componentes enfocados a Big Data y Machine Learning

Como hemos podido ver, Spark es un framework, un marco de trabajo que se emplea tanto en Big Data como en Machine Learning. Se trata de un entorno que proporciona gran velocidad en el procesamiento y tratamiento de los datos gracias a cuatro componentes que lo potencian: 

  • Spark SQL. Con este elemento Spark puede acceder a los datos de forma estructurada. 
  • Spark Streaming. Este componente hace que Spark pueda procesar los datos en tiempo real. Lo hace gracias a un sistema de paquetes que funciona en pequeños lotes. 
  • MLlib (Machine Learning Library). Se trata de una biblioteca de algoritmos integrados en Spark completamente enfocados y creados para su uso en Machine Learning. 
  • GraphX. Se trata de una API integrada en Spark para el procesamiento de gráficos derivados del tratamiento de los datos. 

Conocer estos cuatro elementos ya te está dando una idea de todas las ventajas que pude tener Spark en el campo del Big Data. Para seguir con esta introducción a Spark, vamos a ver ahora cuáles son las ventajas de este framework. 

 

¿Cuáles son las ventajas de Apache Spark?

En una introducción a Apache Spark no podíamos dejar sin revisar cuáles son las ventajas de este framework. Existen muchas ventajas para los analistas de datos que trabajan con Apache Spark. Beneficios que han hecho que este framework se haya convertido en uno de los proyectos más activos dentro del ecosistema de Apache Hadoop. Entre las ventajas que se pueden obtener están: 

Rápido

Gracias al almacenamiento en caché de la memoria y a su ejecución optimizada, Spark puede ejecutar consultas de datos rápidas independientemente del volumen de datos que se vayan a procesar. 

Ideal para programadores

Apache Spark es compatible de forma nativa con distintos lenguajes de programación: Java, Scala, R y Python. 

Esto brinda una gran variedad de lenguajes para los desarrolladores. Además, Spark se lo pone fácil a quien quiera utilizarlo, ya que sus API ocultan la complejidad del procesamiento requerido y disminuyen la cantidad de código necesario. 

Múltiples cargas de trabajo

Apache Spark cuenta, además, con capacidad para ejecutar muchas cargas de trabajo al mismo tiempo: consultas interactivas, análisis en tiempo real, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. 

 

¿Para qué se usa Apache Spark?

Apache Spark es un framwork ampliamente usado tanto para Big Data como para Machine Learning. Se trata de un sistema que se emplea para trabajar con grandes cargas de datos. 

El Big Data se ha implementado en distintas empresas, de distintos sectores para detectar patrones y proporcionar información en tiempo real. Algunos de los casos de uso son: 

Servicios financieros

Spark se utiliza en la banca para analizar la información de los clientes y recomendar nuevos productos financieros. 

Además, en la banca de inversión, Spark se utiliza para analizar los precios de las acciones y, con ello, predecir futuras tendencias. 

Cuidado de la salud

En sistemas médicos privados, Spark se usa para desarrollar una atención integral para los pacientes. 

Los datos quedan a disposición de los centros hospitalarios y se pueden usar para predecir y recomendar tratamientos específicos a los pacientes. 

Fabricación

Spark se utiliza para eliminar el tiempo de inactividad de los equipos conectados a Internet, al recomendar cuándo realizar el mantenimiento preventivo.

 

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