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Apache Spark的局限性

Apache Spark的局限性是什么?

Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。 Apache Spark已成为业界的热门话题,并且如今非常流行。但是行业正在向Apache Flink转移– 4 由于Apache Spark的限制而生成大数据。

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在本文中,我们将详细描述Apache Spark的局限性。首先让我们开始介绍Apache Spark!

Apache Spark简介

Apache Spark是为快速计算而设计的开源,闪电般快速的集群计算框架。 Apache Spark扩展了MapReduce模型,以有效地将其用于多种计算,包括流处理和交互式查询。 Apache Spark的主要功能是内存中的群集计算,可以提高应用程序的处理速度。

Spark计划用于涵盖各种工作负载,例如迭代算法,批处理应用程序,流和交互式查询。除了支持这些工作负载,它还减少了维护不同工具的管理障碍。

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Apache Spark框架的核心组件

Apache Spark框架由负责Spark功能的主要五个组件组成。这些成分是–

Spark SQL和数据框架– 在顶部,Spark SQL允许用户运行SQL和HQL查询以处理结构化和半结构化数据。

火花流– Spark流式传输有助于处理实时流数据(即日志文件)。它还包含用于处理数据流的API。

MLib机器学习– MLib是具有机器学习功能的Spark库。它包含各种机器学习算法,例如回归,聚类,协作过滤,分类等。

GraphX – 支持图形计算的库称为GraphX。它使用户能够执行图操作。它还提供了图形计算算法。

Apache Spark核心API – 它是Spark框架的内核,并提供了一个执行Spark应用程序的平台。

下图清楚地显示了Apache Spark的核心组件。

Apache Spark框架

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Apache Spark的局限性

用户在使用Apache Spark时必须面对一些限制。本文完全侧重于Apache Spark的限制以及克服这些限制的方法。让我们详细阅读Apache Spark的以下限制以及克服这些Apache Spark限制的方法。

1.没有文件管理系统

Apache Spark中没有文件管理系统,该系统需要与其他平台集成。因此,它依赖于Hadoop等其他平台或文件管理系统的任何其他基于云的平台。这是Apache Spark的主要限制之一。

2.无实时数据处理

Spark不完全支持实时数据流处理。在Spark流中,实时数据流被分为几批,称为 星火RDD (弹性分布式数据库)。像join,map或reduce等操作将应用于这些RDD以对其进行处理。处理后,结果再次转换为批次。这样,Spark流只是微批处理。因此,它不支持完整的实时处理,但是有点接近它。

3.昂贵

当我们谈论大数据的经济高效处理时,将数据保存在内存中并不容易。使用Spark时,内存消耗非常高。 Spark需要巨大的RAM来处理内存。在Spark中,内存消耗非常高,因此用户友好性不高。运行Spark所需的额外内存成本很高,这使Spark变得昂贵。

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4.小文件发行

当我们将Spark与Hadoop一起使用时,存在文件较小的问题。 HDFS附带了数量有限的大文件,但有大量的小文件。如果我们将Spark与HDFS一起使用,则此问题将持续存在。但是使用Spark时,所有数据都以zip文件的形式存储在S3中。现在的问题是所有这些小的zip文件都需要解压缩以收集数据文件。

仅当一个核心中存在完整文件时,才可以压缩zip文件。仅按顺序刻录核心和解压缩文件需要大量时间。此耗时的长过程也影响数据处理。为了进行有效处理,需要进行大量的数据改组。

Apache Spark的局限性

5.延迟

Apache Spark的等待时间较长,从而导致较低的吞吐量。与Apache Spark相比,Apache Flink的延迟相对较低,但吞吐量较高,这使其比Apache Spark更好。

6.较少的算法

在Apache Spark框架中,MLib是包含机器学习算法的Spark库。但是Spark MLib中只有少数几种算法。因此,较少可用的算法也是Apache Spark的限制之一。

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7.迭代处理

迭代基本上意味着重复使用过渡结果。在Spark中,数据是分批迭代的,然后为了处理数据,每次迭代都被调度并一个接一个地执行。

8.窗口标准

在Spark流传输中,根据预设的时间间隔将数据分为小批。因此,Apache Spark支持基于时间的窗口条件,但不支持基于记录的窗口条件。

9.处理背压

背压是指缓冲区太满而无法接收任何数据时,输入/输出开关上的数据累积。缓冲区为空之前,无法传输数据。因此,Apache Spark无法处理这种背压,但必须手动完成。

10.手动优化

使用Spark时,需要手动优化作业以及数据集。要创建分区,用户可以自行指定Spark分区的数量。为此,需要传递要固定的分区数作为并行化方法的参数。为了获得正确的分区和缓存,所有这些分区过程都应手动控制。

Apache Spark在大数据行业中仍然很流行。让我们找出 Apache Spark的重要性 在大数据行业!

尽管有这些限制,但Apache Spark仍然是流行的大数据工具之一。但是现在已经有许多技术可以取代Spark。 Apache Flink是其中之一。 Apache Flink支持实时数据流。因此,Flink流比Apache Spark流更好。 数据砖认证 是Apache Spark的顶级认证之一,因此,如果您希望获得认证,则可以选择获取Databricks认证。

底线

每种工具或技术都具有一些优点和局限性。因此,Apache Spark的限制不会将其从游戏中删除。它仍然有需求,并且行业正在将其用作大数据解决方案。最新版本的Spark不断进行修改,以克服这些Apache Spark的局限性。

因此,如果您是Spark专业人员或想要建立Spark专业人员的职业,那么在这个大数据世界中,您将有很多机会。 Spark开发人员认证将帮助您向雇主证明您的Spark技能。 Whizlabs旨在帮助您拥有辉煌的职业生涯 Spark开发人员认证(HDPCD)在线课程.

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关于阿米特·维玛(Amit Verma)

阿米特(Amit)是一位热情的技术作家。他总是以他的创新思维和实践方法来激励技术人员。毫无疑问,主要的问题解决者都是每个技术问题的追求者!
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