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Spark

¿Qué es Spark?

Apache Spark o simplemente Spark es un framework que ofrece una serie de plataformas interconectadas, estándares y sistemas con los que se llevan a cabo proyectos de Big Data. Al tratarse de código abierto, cualquier desarrollador puede usar el código de forma libre para implementar nuevas versiones destinadas a resolver problemas que vayan surgiendo. 

Spark puede ser considerado como un sistema de computación en clúster de propósito general y orientado a la velocidad. Además, proporciona APIs en lenguajes de programación como Python, Java y R. 

Spark pertenece a la Apache Software Foundation. 

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Orígenes y evolución de Spark

El desarrollo de Spark comenzó en el año 2009 gracias a Matei Zaharia en el AMPLab de la UC de Berkeley, siendo liberado como código abierto en el año 2010 bajo licencia BSD. Sin embargo, el proyecto fue donado en el año 2013 a la Apache Software Foundation la cual, modificó su licencia a Apache 2.0. En febrero del año 2014, Spark se convirtió en un Top-Level Apache Project.

En el año 2015, Spark contaba con más de 1000 contribuidores lo que lo convirtieron en uno de los proyectos más atractivos de dicha fundación y en uno de los proyectos más activos de big data

Además, dada su popularidad, se ofrecen programas de pago y formación personalizada. 

Características y funcionalidades de Spark

Spark ofrece un gran número de características y funcionalidades que lo convierten en una plataforma especial, sin embargo, cabe destacar cinco aspectos:

  • Comunidad muy activa. La comunidad de desarrolladores implementa cada vez más líneas de código que mejoran las prestaciones que ofrece la plataforma, aumentándose cada vez más el número de desarrolladores desde el año 2012.
  • Herramienta rápida. Se trata de una herramienta que procesa grandes cantidades de datos gracias a llevar a cabo las operaciones en clústeres de forma rápida y con tolerancia a fallos, incluso por encima de otras plataformas de pago. 
  • Plataforma unificada para gestionar datos. Dado que Spark contiene varias herramientas integradas, permite agilizar el funcionamiento y mantenimiento de sus soluciones. Combina las herramientas de Spark SQL, Spark Streaming, MLlib y GraphX.
  • Consola interactiva. Integra consolas interactivas para dos de los lenguajes con los que se puede programar, siendo dichos lenguajes Python y Scala. 
  • API para trabajar con los datos. Provee APIs nativas para los lenguajes de programación Python, Scala y Java, las cuales, facilitan a los desarrolladores la implementación de aplicaciones en estas sintaxis y la interacción con los datos del sistema de archivos de Hadoop, la base de datos NoSQL de HBase y la de Apache Cassandra. 

Razones para utilizar Spark

Estas son algunas de las razones por las que deberás utilizar Spark como herramienta para el big data:

  • Encaja con la arquitectura Kappa.
  • Comprende el lenguaje SQL.
  • Es muy rápido.
  • Proporciona más potencia que Hadoop.
  • Comienza a ser el motor de big data.

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