TECN-73

Prévia do material em texto

64. Spark 
O Apache Spark é uma plataforma de processamento de Big Data que oferece uma alternativa 
mais rápida e flexível ao Hadoop, especialmente para tarefas que exigem processamento em 
tempo real. Assim como o Hadoop, o Spark é uma plataforma de código aberto, mas a principal 
diferença está em seu método de processamento. Enquanto o Hadoop MapReduce processa 
dados no disco, o Spark realiza a maior parte de seu processamento diretamente na memória 
(RAM), o que resulta em uma velocidade significativamente maior. 
O Spark foi projetado para ser simples de usar e altamente eficiente, permitindo que os 
desenvolvedores escrevam aplicativos de processamento de dados de maneira mais intuitiva. O 
Spark suporta várias linguagens de programação, incluindo Java, Scala, Python e R, o que 
facilita seu uso por equipes com diferentes habilidades técnicas. A capacidade de processar 
dados em memória significa que o Spark é ideal para tarefas que exigem baixa latência, como 
análise em tempo real, recomendações personalizadas e monitoramento de sistemas. 
Uma das maiores vantagens do Apache Spark é sua velocidade. Devido ao seu processamento 
em memória, o Spark é até 100 vezes mais rápido que o Hadoop MapReduce em tarefas de 
processamento de dados simples. Além disso, o Spark oferece suporte para operações 
complexas, como machine learning, processamento de gráficos e streaming de dados, por meio 
de suas bibliotecas MLlib, GraphX e Spark Streaming. Isso torna o Spark uma solução muito 
mais versátil em comparação com o Hadoop, que é mais adequado para processamento em lote. 
O Spark é capaz de processar dados em uma variedade de fontes, incluindo HDFS, bancos de 
dados NoSQL, Amazon S3 e outros sistemas de armazenamento distribuído. Isso permite que 
ele seja integrado a diversas arquiteturas de Big Data, independentemente do local onde os 
dados estão armazenados. Além disso, o Spark pode ser executado em clusters de grande escala 
e em ambientes de nuvem, como Amazon EMR e Google Cloud Dataproc, o que facilita sua 
escalabilidade. 
Embora o Spark seja mais rápido e flexível que o Hadoop, ele também tem algumas limitações. 
Por exemplo, o Spark pode ser menos eficiente quando se trata de grandes volumes de dados de 
armazenamento em disco, já que depende de memória RAM para processar os dados. Portanto, 
em alguns casos, o Hadoop pode ser mais adequado, especialmente para processamentos em 
larga escala que exigem grandes volumes de dados armazenados em disco. 
Questões: 
1. Qual é a principal vantagem do Apache Spark em comparação com o Hadoop? 
a) Menor consumo de memória 
b) Processamento de dados diretamente na memória, tornando-o mais rápido (X) 
c) Suporte apenas para dados estruturados 
d) Menos flexibilidade para processar dados 
2. Em que tipo de tarefas o Apache Spark é mais eficiente? 
a) Processamento em lote de grandes volumes de dados em disco 
b) Análise em tempo real e tarefas de machine learning (X) 
c) Processamento de dados pequenos e simples 
d) Execução de tarefas de longa duração 
3. Qual é o principal componente do Spark para análise em tempo real? 
a) Spark Streaming (X) 
b) Apache Kafka 
c) HDFS 
d) MapReduce