El Big Data viene para quedarse, las compañias exigen cada vez más información y datos a velocidades que se acerquen al tiempo real. Para esta demanda las compañias pueden aprovechar algunos Frameworks y herramientas. El Big Data viene a redefinir la relación entre las empresas y los datos. Apache Spark es un framework que  provee a las empresas de multiples funcionalidades como el procesamiento, consultas y generación de datos analíticos a alta velocidad. Si miramos a futuro Apache Spark se proyecta como la plataforma más popular para el Big Data. Lo más importante es que Apache Spark es un framework de codigo abierto (Open Source) que incrementa la productividad en comparación con otros frameworks y su tecnología

Qué es Apache Spark

Apache Spark emerge como una solución completa cuando las empresas esperan mejores soluciones que permitan un mejor y más rápido acceso a la información y los datos. Las empresas talvéz estén utilizano solucioines muy costosas e inadecuadas. Debemos analizar esto cuidadosamente:

Framework Incorrecto

Los frameworks disponibles actualmente son incapaces de procesar datos con un alto grado de eficiencia y velocidad, Tampoco tienen compatibilidad con diferentes plataformas. Con el tiempo y de acuerdo a las necesidades las plataformas para el Big Data irán creciendo y se harán más robustas, complejas y multidimentisonales

Alto Costo del Software

Los costos de software con caracteristicas avanzadas para el manejo de grandes cantidades de información y datos y además de esto que permiten hacer análisis casi en tiempo real son muy elevados y más si es una pequeña empresa. Entonces debe existir una solución para que las empresas puedan acceder a este tipo de plataformas a bajo costo y con grandes prestaciones.

Incompatibilidad

Los frameworks par el trabajo con Big Data Actuales tienen problemas de compatibilidad con otras herrameintas. Por ejemplo, el trabajo con MapReduce (Algoritmo que permite el procesamiento y programa de modelo de computación distribuida) solo corre bajo el framework Hadoop. Apache Spark no tiene muchos problemas en la compatibilidad con otras herramientas

Cuales son las Razones por las que Apache Spark es la Plataforma Futura para el Trabajo con Big Data

Sería imposible hacer una buena reseña sin compararlo con la plataforma que actualmente se está posicionando, estamos habladon de Hadoop. Pero se prevee que en un futuro no muy lejano Spark reeemplaza a Hadoo como la plataforma estandarizada para el Big Data.

Manejo Eficiente e iterativo de los algoritmos

Apache Spark es excelente manejando modelos de programación que involucren estructuras iterativas, como el streaming y muchos otros, pero por el lado del MapReduce este es un poco ineficiente en el manejo iterativo de los algoritmos

Apache Sparks Flujo de Trabajo para el Análisis

Spark provee una serie de funciones muy poderosas para el analisis de la información y los datos. Por ejemplo, la librería (MLlib – Library for machine learning),  (API’s – Application Programming Interfaces) para el análisis gráfico tambien llamado GraphX, soporte para consulta SQL, Streaming y aplicaciones. Todo esto unido a una plataforma muy robusta de análisis. Apache Spark también permite el acceso a cualquier fuente de datos Hadoop

Mejor Manejo de Memoria

En un estudio reciente realizado con benchmark para analizar el uso de memoria se descubrió que Spark tiene un rendimiento de memoria 20% más alto que Hadoop, esto gracias a que Spark incorpora algo llamado RDDs (Resilient Distributed Datasets). Esta tecnología permite particionar datos de manera persistente en las plataformas de Big Data y por supuesto la tecnología RDDS se puede manipular con una serie de operadores. Esto se traduce en un mejor manejo de memoria para el procesamiento de información y datos a nivel empresarial y así mismo en reducción de costos.

Sumario

Apache Spark puede combinar streaming, SQL, permite los análisis complejos de datos. También incluye  poderosas librerías como SQL, GraphX, MLlib para máquinas de aprendizaje, DataFrames y Spark Streaming. Todas estas librerías se pueden combinar en una solo aplicación. Adicional a todo esto Apache Spark corre en cualquier sitema Big Data como por ejemplo Mesos, Hadoop o en la nube, también puede acceder a diversos sistemas de datos como Cassandra, HDFS, HBase y S3.

En este artículo hemos hecho una pequeña introducción a un Framework para el trabajo con Big Data que a futuro parece muy pero muy prometedor y con una gran cantidad de prestaciones, utilidades y aplicaciones: Apache Spark