Conheça o Spark

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

Outro ponto forte reside na sua facilidade de utilização. O Spark suporta várias linguagens de programação, incluindo Python, Java, Scala e R. Se você já está confortável com o Python, você pode usar o PySpark, a interface Python para o 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 sua máquina local e, em seguida, sem alterar seu código, executar o mesmo aplicativo em um cluster de centenas ou milhares de máquinas.

Ecossistema da Spark

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

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

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

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

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

• O GraphX é usado para computação de grafos, como a análise de redes sociais ou a modelagem de relações entre entidades.

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

Como funciona o Spark

Você deve estar se perguntando: por que eu escreveria um programa Spark em primeiro lugar? A resposta é a escala. Quando seu conjunto de dados é muito grande para caber na memória em uma única máquina, ou quando você precisa de cálculos para terminar muito mais rápido do que ferramentas tradicionais como Pandas ou Excel podem gerenciar, o Spark entra em ação. O Spark permite escrever código que parece muito semelhante ao trabalho com dados locais, mas distribui esse trabalho automaticamente por muitas máquinas em um cluster. O resultado é que você pode analisar gigabytes, terabytes ou até mesmo petabytes de dados sem reescrever sua lógica cada vez que o conjunto de dados cresce.

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

Veja o que acontece quando você implementa isso no Databricks:

• Seu bloco de anotações contém o código que você escreveu em Python (PySpark), e isso é executado no programa de 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 diferentes executores. Cada executor é um processo de trabalho em execução em uma máquina no cluster. Os clusters Apache Spark são grupos de servidores interconectados que são tratados como um único mecanismo de computação e lidam com a execução de comandos emitidos a partir 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.

• Quando todos os executores terminarem sua parte do trabalho, o Spark coleta os resultados, combina-os e devolve um DataFrame limpo mostrando as principais categorias de produtos.

De sua perspetiva como engenheiro de dados, você está apenas escrevendo código DataFrame familiar em seu bloco de anotações Databricks. O Spark se encarrega de distribuir os dados, paralelizar a computação e tentar novamente as tarefas se algo falhar no cluster. Esse design faz com que o Spark pareça acessível — quase como se você estivesse trabalhando com ferramentas de dados locais — mas, sob o capô, ele está orquestrando uma computação altamente paralela e tolerante a falhas em potencialmente centenas de máquinas.

Avaliação preguiçosa e o DAG

Uma das escolhas de design mais importantes da Spark é a avaliação preguiçosa. Ao contrário de ferramentas como o Pandas, onde 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 está 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 constrói um Gráfico Acíclico Direcionado (DAG) de operações. Cada nó no gráfico representa um conjunto de dados e cada aresta representa uma transformação aplicada a esse conjunto de dados. Como o grafo é acíclico, ele flui em só uma direção — desde os dados brutos de entrada até ao resultado final — sem se repetir. 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 os executores. Esse design ajuda o Spark a alcançar alto desempenho: evita cálculos desnecessários, reduz o embaralhamento de dados entre nós e garante que os recursos do cluster sejam usados da forma mais eficiente possível.

Casos de uso reais

Organizações de vários setores usam o Spark sempre que precisam processar e analisar conjuntos de dados grandes ou em movimento rápido. Por exemplo, um serviço de streaming de vídeo pode usar o Spark para criar um mecanismo de recomendação que sugere novo conteúdo com base no histórico de visualização. Uma instituição financeira pode confiar no 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 ambientes de negócios mais tradicionais, o Spark geralmente desempenha um papel na preparação e transformação de dados operacionais brutos para que possam ser usados para painéis e relatórios.

Outras aplicações comuns incluem a análise de grandes volumes de logs de servidores Web, a alimentação de painéis em tempo real para dispositivos de Internet das Coisas (IoT), o treinamento de modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados muito grandes e a construção de 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 prende você em uma única infraestrutura. Em vez disso, ele foi projetado para ser executado em cima de uma variedade de sistemas distribuídos, o que lhe dá flexibilidade em como e onde implantá-lo. No nível mais simples, o Spark pode ser executado localmente em seu próprio computador, facilitando a experiência com pequenos conjuntos de dados ou aprender o básico sem configurar um cluster. Quando precisar de mais energia, você pode expandir executando o Spark em um cluster autônomo de máquinas 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 é amplamente suportado por todos os provedores. Por exemplo, serviços como o Azure Databricks, o Azure Synapse Analytics e o Microsoft Fabric facilitam a inicialização de clusters do Spark sem se preocupar com os detalhes da configuração e do gerenciamento do cluster. O Spark também está cada vez mais implantado no Kubernetes, o que permite que as organizações coloquem seus aplicativos Spark em contêineres e os executem em ambientes modernos e nativos da nuvem. Essa flexibilidade significa que, à medida que suas necessidades evoluem — do desenvolvimento local a clusters locais e implantações em nuvem em grande escala — você pode continuar usando os mesmos aplicativos Spark sem reescrevê-los para uma plataforma diferente.