Scaling Data Science with Apache Spark

आज की डेटा-संचालित दुनिया में, संगठन असंख्य स्रोतों से लगातार बढ़ती मात्रा में जानकारी एकत्र कर रहे हैं – डेटाबेस, IoT डिवाइस, क्लिकस्ट्रीम, आप इसे नाम दें। इन विशाल डेटा पूलों से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों को बड़े डेटा विश्लेषण के लिए स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किए गए शक्तिशाली लेकिन लचीले उपकरणों की आवश्यकता होती है। अपाचे स्पार्क क्लस्टर्ड वातावरण में बिजली की तेजी से, कोड-अनुकूल डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग करने के लिए प्रमुख इंजन के रूप में उभरा है।

2009 में यूसी बर्कले में विकसित, अपाचे स्पार्क ने दो-चरण मैपरेडस प्रतिमान का विकल्प पेश करके बड़े डेटा में क्रांति ला दी। इसके बजाय, स्पार्क अभूतपूर्व गति के साथ डेटा को क्वेरी करने के लिए इन-मेमोरी प्रोसेसिंग का लाभ उठाता है। पायथन, स्काला, जावा और आर में एपीआई के माध्यम से इसके उपयोग में आसानी ने स्पार्क को अधिकांश आधुनिक डेटा विज्ञान और मशीन सीखने की पहल को रेखांकित करने वाला वास्तविक इंजन बना दिया है।

डेटा वैज्ञानिकों को अपाचे स्पार्क क्यों पसंद है?

अपाचे स्पार्क कई आकर्षक लाभ प्रदान करता है जिसने इसे डेटा पेशेवरों, विश्लेषकों और वैज्ञानिकों के बीच पसंदीदा बना दिया है:

गति: डिस्क के बजाय मेमोरी में गणना करके, स्पार्क कुछ अनुप्रयोगों के लिए MapReduce की तुलना में 100 गुना तेजी से डेटासेट संसाधित कर सकता है। इसका अनुकूलित निष्पादन इंजन स्वचालित रूप से समानांतर संचालन के बीच डेटा स्थानांतरण को कम करता है।

एकीकृत इंजन: स्पार्क एक एकीकृत एनालिटिक्स इंजन के रूप में कार्य करता है जो एकल कोडबेस से SQL क्वेरी, स्ट्रीमिंग डेटा, मशीन लर्निंग और ग्राफ प्रोसेसिंग का समर्थन करता है। यह एकीकृत दृष्टिकोण बुनियादी ढांचे को सरल बनाता है और उत्पादकता को बढ़ाता है।

एक्स्टेंसिबल: 100 से अधिक उच्च-स्तरीय ऑपरेटरों, उपयोगकर्ता-परिभाषित कार्यों और मशीन लर्निंग के लिए स्पार्कएमएल जैसी समृद्ध लाइब्रेरी के साथ, डेवलपर्स विभिन्न विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आसानी से समानांतर ऐप बना सकते हैं।

बहु-भाषा: पायथन, स्काला, जावा, आर और एसक्यूएल के लिए समर्थन डेटा वैज्ञानिकों को उस भाषा में कोड करने में सक्षम बनाता है जिसमें वे सबसे अधिक आरामदायक और उत्पादक हैं।

कैसे अपाचे स्पार्क स्केलेबल डेटा साइंस को शक्ति प्रदान करता है

हालांकि निश्चित रूप से डेटा विज्ञान के उपयोग के मामलों तक सीमित नहीं है, अपाचे स्पार्क चुनौतीपूर्ण मशीन लर्निंग और उन्नत विश्लेषण पहल से निपटने के लिए विशेष रूप से शक्तिशाली साबित होता है। नवाचार और पैमाने को बढ़ावा देने वाली प्रमुख स्पार्क क्षमताओं में शामिल हैं:

वितरित कंप्यूटिंग: स्पार्क स्वचालित रूप से नोड्स के एक समूह में डेटा और गणना-गहन कार्यभार को समानांतर और वितरित करता है। यह एक लैपटॉप से हजारों क्लाउड सर्वर तक एनालिटिक्स को निर्बाध रूप से स्केल करने की अनुमति देता है।

स्पार्क एमएल: स्पार्क की मशीन लर्निंग लाइब्रेरी बड़े पैमाने पर डेटासेट पर परिष्कृत एमएल पाइपलाइनों के निर्माण और ट्यूनिंग को सरल बनाती है, डेटा तैयारी, फीचर इंजीनियरिंग, एल्गोरिदम प्रशिक्षण और मॉडल मूल्यांकन को एकीकृत करती है।

स्पार्क स्ट्रीमिंग: माइक्रो-बैच प्रोसेसिंग और मेमोरी कैशिंग का लाभ उठाते हुए, स्पार्क स्ट्रीमिंग लाइव डेटा स्ट्रीम को ग्रहण करती है और इंटरनेट ऑफ थिंग्स सेंसर डेटा, क्लिकस्ट्रीम, लॉग फाइल और बहुत कुछ पर वास्तविक समय विश्लेषण करती है।

स्पार्क एसक्यूएल: एसक्यूएल या डेटाफ़्रेम एपीआई का उपयोग करते हुए, स्पार्क एसक्यूएल रिलेशनल और अर्ध-संरचित डेटा प्रोसेसिंग को स्पार्क की वितरित कंप्यूटिंग क्षमताओं के साथ जोड़ता है। डेटा लेक और वेयरहाउस के साथ स्पार्क का एकीकरण इसे आधुनिक विश्लेषण के लिए आदर्श बनाता है।

एमएलफ्लो: डेटाब्रिक्स द्वारा होस्ट किया गया, एमएलफ्लो ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म स्पार्क-संचालित एमएल पहलों के लिए व्यापक प्रयोग ट्रैकिंग, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता, मॉडल संस्करण और एक मॉडल रजिस्ट्री जोड़ता है।

स्पार्कआर: लोकप्रिय आर भाषा के साथ स्पार्क का एकीकरण डेटा वैज्ञानिकों को वितरित, समानांतर स्पार्क अनुप्रयोगों में आर के एनालिटिक्स लाइब्रेरी की पूरी चौड़ाई का उपयोग करने के लिए निर्बाध पहुंच प्रदान करता है।

बड़े पैमाने पर वास्तविक-विश्व स्पार्क परिनियोजन

विविध उद्योगों के अग्रणी उद्यम गेम-चेंजिंग बिग डेटा और मशीन लर्निंग पहल को सशक्त बनाने के लिए अपाचे स्पार्क का लाभ उठा रहे हैं। स्पार्क नवीन उपयोग के मामलों को सक्षम कर रहा है जैसे:

स्वास्थ्य देखभाल: अस्पताल जीवन-घातक स्थितियों की पहचान करने और नैदानिक ​​प्रकरणों की भविष्यवाणी करने के लिए रोगी के रिकॉर्ड के साथ-साथ ईकेजी जैसे वास्तविक समय सेंसर रीडिंग को ग्रहण करने के लिए स्पार्क का उपयोग करते हैं।

वित्त: प्रमुख बैंक धोखाधड़ी का पता लगाने, ग्राहक विपणन को अनुकूलित करने, उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग डेटा का विश्लेषण करने, जोखिम की गणना करने और नियमों का अनुपालन करने के लिए स्पार्क पर भरोसा करते हैं।

स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स: नेटफ्लिक्स, स्पॉटिफ़ और अन्य स्ट्रीमिंग मनोरंजन सेवाएं सामग्री अनुशंसाओं, विसंगति का पता लगाने और वैयक्तिकरण के लिए स्पार्क का उपयोग करके प्रति दिन अरबों इवेंट स्ट्रीम की प्रक्रिया करती हैं।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स: जॉन डीरे, फिलिप्स, जीएम और अन्य औद्योगिक उपकरण सेंसर की निगरानी करने और विफलता होने से पहले भविष्यवाणी करने के लिए स्पार्क के स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं।

खुदरा: वॉलमार्ट और ईबे जैसे ई-कॉमर्स नेता उत्पाद अनुशंसाओं, पूर्वानुमान और आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन को सशक्त बनाने के लिए स्पार्क की एमएल क्षमताओं का उपयोग करते हैं।

अपाचे स्पार्क के साथ शुरुआत करना

जबकि उद्यम अपाचे स्पार्क के अत्यधिक मूल्य को साबित कर रहे हैं, यह किसी भी आकार की कंपनियों के लिए अपनी शक्ति का उपयोग शुरू करने के लिए उल्लेखनीय रूप से सुलभ है:

लैपटॉप पर स्पार्क: स्पार्क के स्थानीय मोड का उपयोग करके, डेवलपर्स पूर्ण क्लस्टर परिनियोजन के बिना केवल लैपटॉप या डेस्कटॉप मशीन का उपयोग करके स्पार्क पर कोड, परीक्षण और प्रोटोटाइप कर सकते हैं।

क्लाउड-होस्टेड स्पार्क सेवाएँ: सभी प्रमुख क्लाउड प्रदाता (AWS, Azure, GCP) होस्ट किए गए स्पार्क क्लस्टर और Amazon EMR, Azure Synapse और Google Dataproc जैसी उद्देश्य-निर्मित डेटा विश्लेषणात्मक सेवाएँ प्रदान करते हैं।

प्रबंधित स्पार्क समाधान: डेटाब्रिक्स, क्लौडेरा और क्यूबोल जैसे एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर विक्रेता गोद लेने और समय-दर-मूल्य में तेजी लाने के लिए पूरी तरह से प्रबंधित स्पार्क वातावरण प्रदान करते हैं।

सीखने के संसाधन: स्पार्क अवधारणाओं, उपयोग और वास्तविक दुनिया डेटा विज्ञान कार्यान्वयन को कवर करने वाले बड़े पैमाने पर ओपन ऑनलाइन पाठ्यक्रम (एमओओसी) अब कौरसेरा, ईडीएक्स और अन्य से ऑनलाइन उपलब्ध हैं।

अपाचे स्पार्क ने किसी भी आकार के संगठनों में मशीन लर्निंग जैसी उन्नत विश्लेषण क्षमताओं का लोकतंत्रीकरण करने के द्वार खोल दिए हैं। वितरित कंप्यूटिंग की जटिलता को समाप्त करके, स्पार्क डेटा वैज्ञानिकों को तेज़, लचीले और कोड-अनुकूल तरीके से सूचनाओं के ढेर को संसाधित करने के लिए क्लस्टर की सामूहिक शक्ति का उपयोग करके बड़े पैमाने पर नवाचार करने का अधिकार देता है।