Big Data avec Apache Spark

Qu’est-ce que Spark ?
Apache Spark est un framework de traitements Big Data open source construit pour effectuer des analyses sophistiquées et conçu pour la rapidité et la facilité d’utilisation. Celui-ci a originellement été développé par AMPLab, de l’Université UC Berkeley, en 2009 et passé open source sous forme de projet Apache en 2010.
Spark présente plusieurs avantages par rapport aux autres technologies big data et MapReduce comme Hadoop et Storm. D’abord, Spark propose un framework complet et unifié pour répondre aux besoins de traitements Big Data pour divers jeux de données, divers par leur nature (texte, graphe, etc.) aussi bien que par le type de source (batch ou flux temps-réel). Ensuite, Spark permet à des applications sur clusters Hadoop d’être exécutées jusqu’à 100 fois plus vite en mémoire, 10 fois plus vite sur disque. Il vous permet d’écrire rapidement des applications en Java, Scala ou Python et inclut un jeu de plus de 80 opérateurs haut-niveau. De plus, il est possible de l’utiliser de façon interactive pour requêter les données depuis un shell.
Enfin, en plus des opérations de Map et Reduce, Spark supporte les requêtes SQL et le streaming de données et propose des fonctionnalités de machine learning et de traitements orientés graphe. Les développeurs peuvent utiliser ces possibilités en stand-alone ou en les combinant en une chaîne de traitement complexe.