Conhecer o Spark

Em sua essência, o Spark é um mecanismo de processamento de dados, o que significa que permite que os engenheiros de dados extraam, transformem e analisem conjuntos de dados maciços com eficiência em sistemas distribuídos. O que o diferencia é sua capacidade de unificar diferentes tipos de cargas de trabalho de dados em uma estrutura. Com o Spark, você não precisa de sistemas separados para streaming em tempo real, processamento em lote, consultas SQL ou machine learning. Tudo pode ser feito no Spark com um conjunto consistente de APIs.

Outra força está em sua facilidade de uso. O Spark dá suporte a várias linguagens de programação, incluindo Python, Java, Scala e R. Se você já estiver familiarizado com o Python, poderá usar o PySpark, a interface do Python para Spark, para começar a analisar dados imediatamente.

Talvez o mais importante, o Spark foi construído com escalabilidade em mente. Você pode começar a experimentar em seu computador local e, sem alterar o código, executar o mesmo aplicativo em um cluster de centenas ou milhares de computadores.

Ecossistema do Spark

Embora as pessoas muitas vezes falem sobre o Spark como uma única coisa, na verdade é um ecossistema de bibliotecas criadas sobre o mecanismo principal:

• O Spark Core fornece a base para a computação distribuída, incluindo agendamento de tarefas, gerenciamento de memória e recuperação de falhas.

• O SQL do Spark permite que você trabalhe com dados estruturados usando uma linguagem que a maioria dos analistas já conhece: SQL. Ele também se integra a fontes de dados externas, como Hive, Parquet e JSON.

• O Spark Streaming permite processar dados quase em tempo real, o que é útil para aplicativos como detecção de fraudes ou monitoramento de logs do sistema.

• MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina do Spark. Ele fornece implementações escalonáveis de algoritmos para classificação, clustering, regressão e recomendação.

• O GraphX é usado para computação de grafo, como analisar redes sociais ou modelar relações entre entidades.

Juntos, esses componentes tornam o Spark uma solução única para a maioria dos problemas de Big Data.

Como o Spark funciona

Você pode estar se perguntando: por que eu escreveria um programa Spark em primeiro lugar? A resposta é escala. Quando o conjunto de dados é muito grande para caber na memória em um único computador ou quando você precisa de cálculos para concluir muito mais rápido do que ferramentas tradicionais como Pandas ou Excel podem gerenciar, o Spark entra em ação. O Spark permite que você escreva um código que se sinta muito semelhante a trabalhar com dados locais, mas distribui esse trabalho automaticamente em muitos computadores em um cluster. O resultado é que você pode analisar gigabytes, terabytes ou até petabytes de dados sem reescrever sua lógica sempre que o conjunto de dados crescer.

Suponha que sua empresa armazene dados clickstream do site no Azure Data Lake Storage. Você deseja entender o comportamento do cliente filtrando todos os cliques das últimas 24 horas, juntando-os a uma tabela de perfil de usuário e calculando as cinco categorias de produtos mais visitadas.

Veja o que acontece quando você implementa isso no Databricks:

• Seu notebook contém o código que você escreveu em PySpark e isso é executado no driver. O driver é responsável por transformar seus comandos de alto nível (como filtrar linhas ou agrupar dados) em um plano de tarefas menores.

• Em seguida, o gerenciador de cluster atribui essas tarefas a executores diferentes. Cada executor é um processo de trabalho em execução em um computador em seu cluster. Os clusters do Apache Spark são grupos de servidores interconectados que são tratados como um único mecanismo de computação e lidam com a execução de comandos emitidos de notebooks. Um executor pode filtrar os cliques de ontem para IDs de usuário de 1 a 100.000, outro executor (no mesmo ou em outro servidor) para IDs de 100.001 a 200.000 e assim por diante.

• Depois que todos os executores concluirem sua parte do trabalho, o Spark coletará os resultados, os combinará e fornecerá um DataFrame limpo mostrando as principais categorias de produtos.

Do seu ponto de vista como engenheiro de dados, você está apenas escrevendo código DataFrame familiar em seu bloco de anotações do Databricks. O Spark cuida da distribuição dos dados, da paralelização da computação e da repetição de tarefas se algo falhar no cluster. Esse design faz com que o Spark se sinta acessível, quase como se você trabalhasse com ferramentas de dados locais, mas, sob o capô, ele está orquestrando uma computação altamente paralela e tolerante a falhas em centenas de computadores.

Avaliação preguiçosa e o DAG

Uma das opções de design mais importantes do Spark é a avaliação lenta. Ao contrário de ferramentas como o Pandas, em que cada operação é executada imediatamente, o Spark não executa seus comandos assim que você os escreve. Em vez disso, quando você aplica transformações, como filtrar linhas, unir tabelas ou selecionar colunas, o Spark simplesmente registra essas operações em um plano. Nada foi realmente computado ainda. Essa abordagem permite que o Spark examine a sequência completa de operações antes de decidir a maneira mais eficiente de executá-las.

Nos bastidores, o Spark cria um Gráfico Acíclico Direcionado (DAG) de operações. Cada nó no grafo representa um conjunto de dados e cada borda representa uma transformação aplicada a esse conjunto de dados. Como o grafo é acíclico, ele tem um fluxo unidirecional, desde os dados brutos de entrada até o resultado final, sem retornar sobre si mesmo. O otimizador do Spark analisa esse DAG para combinar etapas, minimizar a movimentação de dados e determinar a melhor estratégia de execução em todo o cluster.

A execução só começa quando você executa uma ação, como coletar resultados para o driver, gravar dados no armazenamento ou contar linhas. Nesse ponto, o Spark envia o DAG otimizado como uma série de tarefas para o gerenciador de cluster, que as distribui entre executores. Esse design ajuda o Spark a obter alto desempenho: evita cálculos desnecessários, reduz o embaralhamento de dados entre nós e garante que os recursos do cluster sejam usados da maneira mais eficiente possível.

Casos de uso do mundo real

As organizações de vários setores usam o Spark sempre que precisam processar e analisar conjuntos de dados grandes ou rápidos. Por exemplo, um serviço de streaming de vídeo pode usar o Spark para criar um mecanismo de recomendação que sugira um novo conteúdo com base no histórico de exibição. Uma instituição financeira pode contar com o Spark Streaming para monitorar transações em tempo real e sinalizar atividades suspeitas. No setor de saúde, os pesquisadores podem usar o Spark para analisar dados genéticos em escala para identificar padrões relacionados a doenças. Mesmo em configurações de negócios mais tradicionais, o Spark geralmente desempenha um papel na preparação e transformação de dados operacionais brutos para que possam ser usados para dashboards e relatórios.

Outros aplicativos comuns incluem analisar grandes volumes de logs de servidor Web, alimentar painéis em tempo real para dispositivos IoT (Internet das Coisas), treinar modelos de machine learning em conjuntos de dados muito grandes e criar pipelines ETL que extraem, limpam e combinam dados brutos de várias fontes.

Opções de compatibilidade e implantação

Um dos pontos fortes do Spark é que ele não o bloqueia em uma única infraestrutura. Em vez disso, ele foi projetado para ser executado em cima de uma variedade de sistemas distribuídos, o que oferece flexibilidade em como e onde você o implanta. No nível mais simples, o Spark pode ser executado localmente em seu próprio computador, facilitando a experiência com pequenos conjuntos de dados ou aprendendo as noções básicas sem configurar um cluster. Quando você precisa de mais energia, pode escalar horizontalmente executando o Spark em um cluster autônomo de computadores ou integrá-lo a gerenciadores de recursos, como Hadoop YARN ou Apache Mesos, que lidam com agendamento e alocação de recursos.

Na nuvem, o Spark tem amplo suporte entre os provedores. Por exemplo, serviços como o Azure Databricks, o Azure Synapse Analytics e o Microsoft Fabric, tornam simples iniciar clusters Spark sem se preocupar com os detalhes da configuração e do gerenciamento do cluster. O Spark também é cada vez mais implantado no Kubernetes, o que permite que as organizações conteinerizem seus aplicativos Spark e os executem em ambientes modernos e nativos de nuvem. Essa flexibilidade significa que, à medida que suas necessidades evoluem, do desenvolvimento local para clusters locais, para implantações de nuvem em larga escala, você pode continuar usando os mesmos aplicativos Spark sem reescrevê-los para uma plataforma diferente.