Spark

Qu’est-ce que Spark ?

Apache Spark est un moteur d’analyse unifié et open source conçu pour le traitement de données à grande échelle. Il offre des performances exceptionnelles pour les charges de travail de Big Data, notamment grâce à son traitement en mémoire (in-memory) et à son architecture optimisée.

Définition détaillée de Spark

Initialement développé en 2009 à l’AMPLab de l’Université de Californie à Berkeley, Spark a été donné à la fondation Apache en 2013. Il a été créé pour surmonter les limitations de MapReduce, le modèle de programmation de Hadoop, en offrant une solution plus rapide et plus flexible. Contrairement à MapReduce qui écrit les données intermédiaires sur le disque, Spark les conserve en mémoire, ce qui réduit considérablement les temps de latence et accélère les traitements itératifs, typiques des algorithmes de Machine Learning. Pour en savoir plus sur son histoire, vous pouvez consulter la page Wikipedia dédiée.

Spark est un framework polyvalent qui prend en charge plusieurs langages de programmation, dont Scala, Java, Python (via PySpark) et R. Cette flexibilité permet aux développeurs et aux data scientists de travailler avec leurs outils préférés. L’écosystème Spark est riche et comprend plusieurs bibliothèques intégrées qui étendent ses capacités : Spark SQL pour l’interrogation de données structurées, Spark Streaming pour le traitement de flux de données en temps réel, MLlib pour le Machine Learning et GraphX pour le traitement de graphes. La documentation officielle est une excellente ressource pour explorer ces bibliothèques.

L’un des concepts fondamentaux de Spark est le Resilient Distributed Dataset (RDD), une collection immuable et distribuée d’objets. Les RDD permettent à Spark de gérer les pannes de nœuds de manière transparente en reconstruisant les partitions de données perdues à partir du graphe de dépendances (lineage). Plus récemment, les API DataFrame et Dataset ont été introduites, offrant une abstraction de plus haut niveau et des optimisations de performance significatives grâce au moteur d’optimisation Catalyst.

Comment fonctionne Spark ?

L’architecture de Spark repose sur un modèle maître-esclave. Une application Spark est constituée d’un programme pilote (driver) qui exécute la fonction `main` et crée un `SparkContext`. Le `SparkContext` se connecte à un gestionnaire de cluster (comme YARN, Mesos ou le gestionnaire de cluster autonome de Spark) qui alloue les ressources sur les nœuds de travail (workers). Le gestionnaire de cluster lance des exécuteurs (executors) sur les nœuds de travail, qui sont des processus responsables de l’exécution des tâches et du stockage des données en mémoire.

Le pilote envoie le code de l’application aux exécuteurs. Ensuite, le pilote envoie des tâches aux exécuteurs pour qu’elles soient exécutées. Les exécuteurs exécutent les tâches et renvoient les résultats au pilote. Spark optimise l’exécution des tâches en créant un graphe acyclique dirigé (DAG) des opérations. Le planificateur DAG divise le graphe en étapes (stages) de tâches, en fonction des transformations qui nécessitent un brassage (shuffle) des données entre les exécuteurs. Les tâches au sein d’une même étape peuvent être exécutées en parallèle, ce qui maximise l’utilisation des ressources du cluster.

Quelles sont les différences entre Spark et Hadoop MapReduce ?

La principale différence réside dans la gestion des données intermédiaires. MapReduce écrit ces données sur le système de fichiers distribué de Hadoop (HDFS), ce qui entraîne une latence importante due aux opérations d’entrée/sortie sur disque. Spark, en revanche, conserve autant que possible les données en mémoire, ce qui le rend jusqu’à 100 fois plus rapide pour les applications itératives. De plus, Spark est un framework plus généraliste qui peut être utilisé pour une plus grande variété de charges de travail, y compris le traitement de flux, le Machine Learning et le traitement de graphes, alors que MapReduce est principalement conçu pour le traitement par lots (batch processing). Pour approfondir le sujet, consultez notre glossaire.

Quels sont les cas d’usage des bibliothèques de Spark ?

• Spark SQL : Permet d’exécuter des requêtes SQL sur des données structurées et semi-structurées. Il est utilisé pour l’entreposage de données (data warehousing) et l’analyse de données interactive.
• Spark Streaming : Permet de traiter des flux de données en temps réel provenant de sources comme Kafka, Flume ou Kinesis. Il est utilisé pour des applications telles que la détection de fraude, la surveillance de réseaux sociaux et l’analyse de données de capteurs.
• MLlib : La bibliothèque de Machine Learning de Spark, qui fournit un ensemble d’algorithmes pour la classification, la régression, le clustering et le filtrage collaboratif. Elle est utilisée pour construire des modèles prédictifs à grande échelle.
• GraphX : Une API pour le traitement de graphes et le calcul parallèle sur des graphes. Elle est utilisée pour des applications telles que l’analyse de réseaux sociaux, la détection de communautés et les systèmes de recommandation.

Applications concrètes

De nombreuses entreprises utilisent Spark pour leurs besoins en Big Data. Par exemple, Netflix l’utilise pour recommander des films et des séries à ses utilisateurs. Uber l’utilise pour analyser les données de trajets et optimiser ses services. Pinterest l’utilise pour identifier les tendances et personnaliser l’expérience utilisateur. Dans le secteur financier, les banques utilisent Spark pour la détection de la fraude par carte de crédit et l’évaluation des risques. Pour découvrir d’autres applications, lisez nos articles de blog.

Spark et les métiers de la Data

La maîtrise de Spark est une compétence très recherchée pour les professionnels de la data. Les Data Engineers l’utilisent pour construire des pipelines de données robustes et évolutifs. Les Data Scientists l’utilisent pour explorer de grands ensembles de données et construire des modèles de Machine Learning. Les Data Analysts l’utilisent pour effectuer des analyses complexes et générer des rapports. Une formation en Big Data et en Spark, comme le Bootcamp Data Engineer de DATAROCKSTARS, peut ouvrir la porte à de nombreuses opportunités de carrière dans ce domaine en pleine croissance.