Sparc manager что это
Apache Spark: гайд для новичков
Mar 13, 2020 · 8 min read
Что такое Apache Spark?
Специалисты компании Databricks, основанной создателями Spark, собрали лучшее о функционале Apache Spark в своей книге Gentle Intro to Apache Spark ( очень рекомендую прочитать):
“Apache Spark — это целостная вычислительная система с набором библиотек для п араллельной обработки данных на кластерах компьютеров. На данный момент Spark считается самым активно разрабатываемым средством с открытым кодом для решения подобных задач, что позволяет ему быть полезным инструментом для любого разработчика или исследователя-специалиста, заинтересованного в больших данных. Spark поддерживает множество широко используемых языков программирования (Python, Java, Scala и R), а также библиотеки для различных задач, начиная от SQL и заканчивая стримингом и машинным обучением, а запустить его можно как с ноутбука, так и с кластера, состоящего из тысячи серверов. Благодаря этому Apache Spark и является удобной системой для начала самостоятельной работы, перетекающей в обработку больших данных в невероятно огромных масштабах.”
Что такое большие данные?
Посмотрим-ка на популярное определение больших данных по Гартнеру. Это поможет разобраться в том, как Spark способен решить множество интересных задач, которые связаны с работой с большими данными в реальном времени:
“Большие данные — это информационные активы, которые характеризуются большим объёмом, высокой скоростью и/или многообразием, а также требуют экономически эффективных инновационных форм обработки информации, что приводит к усиленному пониманию, улучшению принятия решений и автоматизации процессов.”
Заметка: Ключевой вывод — слово “большие” в больших данных относится не только к объёму. Вы не просто получаете много данных, они поступают в реальном времени очень быстро и в различных комплексных форматах, а ещё — из большого многообразия источников. Вот откуда появились 3-V больших данных: Volume (Объём), Velocity (Скорость), Variety (Многообразие).
Причины использовать Spark
Основываясь на самостоятельном предварительном исследовании этого вопроса, я пришёл к выводу, что у Apache Spark есть три главных компонента, которые делают его лидером в эффективной работе с большими данными, а это мотивирует многие крупные компании работать с большими наборами неструктурированных данных, чтобы Apache Spark входил в их технологический стек.
Apache Spark или Hadoop MapReduce…Что вам подходит больше?
Если отвечать коротко, то выбор зависит от конкретных потребностей вашего бизнеса, естественно. Подытоживая свои исследования, скажу, что Spark выбирают в 7-ми из 10-ти случаев. Линейная обработка огромных датасетов — преимущество Hadoop MapReduce. Ну а Spark знаменит своей быстрой производительностью, итеративной обработкой, аналитикой в режиме реального времени, обработкой графов, машинным обучением и это ещё не всё.
Хорошие новости в том, что Spark полностью совместим с экосистемой Hadoop и работает замечательно с Hadoop Distributed File System (HDFS — Распределённая файловая система Hadoop), а также с Apache Hive и другими похожими системами. Так что, когда объёмы данных слишком огромные для того, чтобы Spark мог удержать их в памяти, Hadoop может помочь преодолеть это затруднение при помощи возможностей его файловой системы. Привожу ниже пример того, как эти две системы могут работать вместе:
Это изображение наглядно показывает, как Spark использует в работе лучшее от Hadoop: HDFS для чтения и хранения данных, MapReduce — для дополнительной обработки и YARN — для распределения ресурсов.
Дальше я пробую сосредоточиться на множестве преимуществ Spark перед Hadoop MapReduce. Для этого я сделаю краткое поверхностное сравнение.
Скорость
Просто пользоваться
Обработка больших наборов данных
Функциональность
Apache Spark — неизменный победитель в этой категории. Ниже я даю список основных задач по анализу больших данных, в которых Spark опережает Hadoop по производительности:
Машинное обучение. В Spark есть MLlib — встроенная библиотека машинного обучения, а вот Hadoop нужна третья сторона для такого же функционала. MLlib имеет алгоритмы “out-of-the-box” (возможность подключения устройства сразу после того, как его достали из коробки, без необходимости устанавливать дополнительное ПО, драйверы и т.д.), которые также реализуются в памяти.
А вот и визуальный итог множества возможностей Spark и его совместимости с другими инструментами обработки больших данных и языками программирования:
Заключение
Вместе со всем этим массовым распространением больших данных и экспоненциально растущей скоростью вычислительных мощностей инструменты вроде Apache Spark и других программ, анализирующих большие данные, скоро будут незаменимы в работе исследователей данных и быстро станут стандартом в индустрии реализации аналитики больших данных и решении сложных бизнес-задач в реальном времени.
Для тех, кому интересно погрузиться глубоко в технологию, которая стоит за всеми этими внешними функциями, почитайте книгу Databricks — “ A Gentle Intro to Apache Spark” или “ Big Data Analytics on Apache Spark”.
Средний 4 комментария
Пашенька, это тоже все не то
15432, https://cloud.mail.ru/public/3BLq/kSnuTYZoG/ за неимением лучшего выкладываю ссылку на то что имею. Судя по размеру это какие то видео. Но могу ошибаться
Погуглил. Жесть. Авторы курсов жмут видео особой программой, затем специальным кейгеном генерят пароли для этого архива каждому из пользователей. И пользователь «распаковывает» видео через SpArcManager, который не только распаковывает, а ещё и добавляет уникальную метку в видео. И если кто выложит потом это видео в интернет, будет видно, кто именно «слил», по уникальной метке, по выданному паролю.
Уважаемые авторы и организаторы складчин!
Представляю вашему вниманию авторский программный продукт, предназначенный для быстрого нанесения меток, устойчивых к пересжатию.
Идея софта заключается в создании единого многопарольного архива на стороне организатора и его распаковки с индивидуальной меткой в зависимости от введённого пароля.
Не является подобием инфопротектора с его знакомыми ограничениями. Не имеет аналогов внутри и за пределами клуба.
Решение состоит из двух приложений: одноимённой программы
Skladchik Defender для упаковки инфопродукта (для организаторов) и
SpArcManager для распаковки инфопродукта (для складчиков).
Чем примечательно ПО:
Качество и высокая скорость
Видео не подвергается полному транскодированию, сохраняя исходное качество, из чего вытекает высокая скорость разметки.
Удобство
Экономия на платных облаках: в независимости от числа складчиков создаётся всего один архив, сопоставимый с размером защищаемых файлов. Имеется функция разбивки архива на тома.
Предпросмотр контента с настройкой параметров меток: размер шрифта, цвет и прозрачность текста и контура с автосохранением параметров. Настраиваемые рекламные метки клуба Skladchik.com. Есть режим ручной настройки каждой метки.
Автоматическая заливка на облако.
Указатели меченых кадров для быстрой идентификации пользователя.
Автоматизированный парсинг id складчиков и генерация индивидуальных паролей с именными хайдами.
Складчик после распаковки архива получает видео в стандартном видеоформате, которое он может просматривать на популярных плеерах, в том числе мобильных устройствах. Без привязки к железу и прочих ограничений.
Надёжность и безопасность
Приложения не требуют подключения к интернету.
Skladchik Defender ограничен от использования за пределами клуба skladchik.com.
Все меченые файлы шифруются.
Метки строго привязаны к индивидуальному паролю и не зависят от изменений в списках складчиков.
Можно достичь невидимости меток, устойчивых к перекодированию в различные форматы.
Почему Skladchik Defender выгоден для всех?
Уменьшается число рескладчин на сторонних ресурсах = пользователи возвращаются в наш клуб.
На этапе «Открыто» ускоряется наполняемость ваших складчин = уменьшается стоимость инфопродукта.
Увеличивается время активной записи в складчины на этапе «Доступно».
В случае слива реклама клуба способствует притоку новых пользователей.
Видеодемонстрация:
Поддержка форматов для разметки:
– Форматы: mp4 (H.264 + AAC) и pdf
Поддерживаемые ОС:
Skladchik Defender:
– Windows 7 – 10
SpArcManager:
– Windows XP, Vista, 7, 8, 8.1, 10
– Linux Ubuntu 16.04 и выше
– Mac OS 10.10 и выше
– Android 5.0 и выше
Отзывы и результаты
Более года ПО тестировалось на реальных пользователях, улучшаясь от версии к версии.
За это время организаторами было защищено почти 1000 складчин на 2,6 Тб контента с более 5700 часов видео!
Вычислены десятки сливаторов!
В наборе:
Программный продукт.
Подробная pdf-инструкция.
Доступ к клубному боту для мгновенного получения готовой инструкции для складчиков.
Тех. поддержка на всех этапах использования ПО.
Периодические акции и обновления ПО.
*Подписка на срок, в течение которого можно получить список паролей на защищённую складчину.
Для новых организаторов отсчёт оплаченной подписки начинается после первой защищённой складчины.
Количество защищаемых складчин в период действия подписки неограниченно.
SpArcManager на компьютер
Информация
Приложение позволяет распаковывать инфопродукты с расширением *.spa, полученные с сайта skladchik.com
Скопируйте пароль для распаковки архива в буфер, откройте spa-архив из приложения или напрямую из файлового менеджера, изучайте инфопродукт прямо в телефоне!
Инструкции по установке
Cкачать и установить SpArcManager на компьютер бесплатно.
Многие из нас стали задавать простой вопрос: как скачать, установить и сыграть в нашу любимую игру прямо на компьютере?
Если вы не любите маленькие экраны смартфона или планшета, то сделать это можно с помощью программы-эмулятора. С ее помощью можно создать на своем компьютере среду Android и через нее запустить приложение. На данный момент самыми популярными утилитами для этого являются: Bluestacks и NoxPlayer.
Установка SpArcManager на компьютер с помощью Bluestacks
Bluestacks считается самым популярным эмулятором для компьютеров под управлением Windows. Кроме того, есть версия этой программы для Mac OS. Для того, чтобы установить этот эмулятор на ПК нужно, чтобы на нем была установлена Windows 7 (или выше) и имелось минимум 2 Гб оперативной памяти.
Установите и настройте Bluestacks. Если на компьютере нет Bluestacks, перейдите на страницу https://www.bluestacks.com/ru/index.html и нажмите зеленую кнопку «Скачать Bluestacks» посередине страницы. Щелкните по зеленой кнопке «Скачать» в верхней части следующей страницы, а затем установите эмулятор:
+ Windows: дважды щелкните по скачанному EXE-файлу, нажмите «Да», когда появится запрос, щелкните по «Установить», нажмите «Завершить», когда эта опция станет активной. Откройте Bluestacks, если он не запустился автоматически, а затем следуйте инструкциям на экране, чтобы войти в свою учетную запись Google.
+ Mac: дважды щелкните по скачанному файлу DMG, дважды щелкните по значку Bluestacks, нажмите «Установить», когда будет предложено, разрешите устанавливать программы сторонних разработчиков (если понадобится) и нажмите «Продолжить». Откройте Bluestacks, если он не запустился автоматически, и следуйте инструкциям на экране, чтобы войти в свою учетную запись Google.
Скачайте файл APK на компьютер. APK-файлы являются установщиками приложений. Вы можете скачать apk-файл с нашего сайта.
Щелкните по вкладке «Мои приложения». Она находится в верхней левой части окна Bluestacks.
Нажмите «Установить APK». Эта опция находится в нижнем правом углу окна. Откроется окно Проводника (Windows) или Finder (Mac).
Выберите скачанный файл APK. Перейдите в папку со скачанным файлом APK и щелкните по нему, чтобы выбрать.
Нажмите «Открыть». Эта опция находится в нижнем правом углу окна. Файл APK откроется в Bluestacks, то есть начнется установка приложения.
Запустите приложение. Когда значок приложения отобразится на вкладке «Мои приложения», щелкните по нему, чтобы открыть приложение.
Установка SpArcManager на компьютер с помощью NoxPlayer
Nox App Player бесплатна и не имеет никакой навязчивой всплывающей рекламы. Работает на Андроиде версии 4.4.2, позволяя открывать множество игр, будь то большой симулятор, требовательный шутер или любое другое приложение.
+ Перейти на официальный сайт разработчика https://www.bignox.com/
+ Для того чтобы установить эмулятор Nox App Player, нажимаем на кнопку «СКАЧАТЬ».
+ Далее начнется автоматическая загрузка, по завершении которой необходимо будет перейти в папку «Загрузки» и нажать на установочный файл скачанной программы.
Установка и запуск программы:
+ Для продолжения установки необходимо в открывшемся окне нажать на кнопку «Установить». Выберите дополнительные параметры инсталляции, нажав на кнопку «Настроить», если вам это необходимо. Не снимайте галочку с пункта «Принять «Соглашение»», иначе вы не сможете продолжить.
+ После того как эмулятор будет установлен на компьютер, вы увидите на экране окно запуска, где необходимо будет нажать на кнопку «Пуск».
+ Все, на этом этапе установка эмулятора Nox App Player завершена. Для полноценной работы программы вам необходимо будет зайти в свой аккаунт Play Market — нажмите на иконку приложения в папке Google, введите логин и пароль от вашей учетной записи.
Загрузка и установка приложений: Для этого вам необходимо скачать файл приложения в формате APK и просто перетащить его на рабочий стол Nox App Player. После этого сразу начнется установка, по окончании которой вы увидите значок этого приложения на главном экране.
SpArcManager 1.11 на компьютер
Cкачать и установить SpArcManager на компьютер бесплатно.
Многие из нас стали задавать простой вопрос: как скачать, установить и сыграть в нашу любимую игру прямо на компьютере?
Если вы не любите маленькие экраны смартфона или планшета, то сделать это можно с помощью программы-эмулятора. С ее помощью можно создать на своем компьютере среду Android и через нее запустить приложение. На данный момент самыми популярными утилитами для этого являются: Bluestacks и NoxPlayer.
Установка SpArcManager на компьютер с помощью Bluestacks
Bluestacks считается самым популярным эмулятором для компьютеров под управлением Windows. Кроме того, есть версия этой программы для Mac OS. Для того, чтобы установить этот эмулятор на ПК нужно, чтобы на нем была установлена Windows 7 (или выше) и имелось минимум 2 Гб оперативной памяти.
Установите и настройте Bluestacks. Если на компьютере нет Bluestacks, перейдите на страницу https://www.bluestacks.com/ru/index.html и нажмите зеленую кнопку «Скачать Bluestacks» посередине страницы. Щелкните по зеленой кнопке «Скачать» в верхней части следующей страницы, а затем установите эмулятор:
+ Windows: дважды щелкните по скачанному EXE-файлу, нажмите «Да», когда появится запрос, щелкните по «Установить», нажмите «Завершить», когда эта опция станет активной. Откройте Bluestacks, если он не запустился автоматически, а затем следуйте инструкциям на экране, чтобы войти в свою учетную запись Google.
+ Mac: дважды щелкните по скачанному файлу DMG, дважды щелкните по значку Bluestacks, нажмите «Установить», когда будет предложено, разрешите устанавливать программы сторонних разработчиков (если понадобится) и нажмите «Продолжить». Откройте Bluestacks, если он не запустился автоматически, и следуйте инструкциям на экране, чтобы войти в свою учетную запись Google.
Скачайте файл APK на компьютер. APK-файлы являются установщиками приложений. Вы можете скачать apk-файл с нашего сайта.
Щелкните по вкладке «Мои приложения». Она находится в верхней левой части окна Bluestacks.
Нажмите «Установить APK». Эта опция находится в нижнем правом углу окна. Откроется окно Проводника (Windows) или Finder (Mac).
Выберите скачанный файл APK. Перейдите в папку со скачанным файлом APK и щелкните по нему, чтобы выбрать.
Нажмите «Открыть». Эта опция находится в нижнем правом углу окна. Файл APK откроется в Bluestacks, то есть начнется установка приложения.
Запустите приложение. Когда значок приложения отобразится на вкладке «Мои приложения», щелкните по нему, чтобы открыть приложение.
Установка SpArcManager на компьютер с помощью NoxPlayer
Nox App Player бесплатна и не имеет никакой навязчивой всплывающей рекламы. Работает на Андроиде версии 4.4.2, позволяя открывать множество игр, будь то большой симулятор, требовательный шутер или любое другое приложение.
+ Перейти на официальный сайт разработчика https://www.bignox.com/
+ Для того чтобы установить эмулятор Nox App Player, нажимаем на кнопку «СКАЧАТЬ».
+ Далее начнется автоматическая загрузка, по завершении которой необходимо будет перейти в папку «Загрузки» и нажать на установочный файл скачанной программы.
Установка и запуск программы:
+ Для продолжения установки необходимо в открывшемся окне нажать на кнопку «Установить». Выберите дополнительные параметры инсталляции, нажав на кнопку «Настроить», если вам это необходимо. Не снимайте галочку с пункта «Принять «Соглашение»», иначе вы не сможете продолжить.
+ После того как эмулятор будет установлен на компьютер, вы увидите на экране окно запуска, где необходимо будет нажать на кнопку «Пуск».
+ Все, на этом этапе установка эмулятора Nox App Player завершена. Для полноценной работы программы вам необходимо будет зайти в свой аккаунт Play Market — нажмите на иконку приложения в папке Google, введите логин и пароль от вашей учетной записи.
Загрузка и установка приложений: Для этого вам необходимо скачать файл приложения в формате APK и просто перетащить его на рабочий стол Nox App Player. После этого сразу начнется установка, по окончании которой вы увидите значок этого приложения на главном экране.
Знакомство с Apache Spark
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Мы наконец-то приступаем к переводу серьезной книги о фреймворке Spark:
Сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод обзорной статьи о возможностях Spark, которую, полагаем, можно с полным правом назвать слегка потрясающей.
Я впервые услышал о Spark в конце 2013 года, когда заинтересовался Scala – именно на этом языке написан Spark. Несколько позже я принялся ради интереса разрабатывать проект из области Data Science, посвященный прогнозированию выживаемости пассажиров «Титаника». Оказалось, это отличный способ познакомиться с программированием на Spark и его концепциями. Настоятельно рекомендую познакомиться с ним всем начинающим Spark-разработчикам.
Сегодня Spark применяется во многих крупнейших компаниях, таких, как Amazon, eBay и Yahoo! Многие организации эксплуатируют Spark в кластерах, включающих тысячи узлов. Согласно FAQ по Spark, в крупнейшем из таких кластеров насчитывается более 8000 узлов. Действительно, Spark – такая технология, которую стоит взять на заметку и изучить.
В этой статье предлагается знакомство со Spark, приводятся примеры использования и образцы кода.
Что такое Apache Spark? Введение
Spark – это проект Apache, который позиционируется как инструмент для «молниеносных кластерных вычислений». Проект разрабатывается процветающим свободным сообществом, в настоящий момент является наиболее активным из проектов Apache.
Spark предоставляет быструю и универсальную платформу для обработки данных. По сравнению с Hadoop Spark ускоряет работу программ в памяти более чем в 100 раз, а на диске – более чем в 10 раз.
Кроме того, код на Spark пишется быстрее, поскольку здесь в вашем распоряжении будет более 80 высокоуровневых операторов. Чтобы оценить это, давайте рассмотрим аналог “Hello World!” из мира BigData: пример с подсчетом слов (Word Count). Программа, написанная на Java для MapReduce, содержала бы около 50 строк кода, а на Spark (Scala) нам потребуется всего лишь:
При изучении Apache Spark стоит отметить еще один немаловажный аспект: здесь предоставляется готовая интерактивная оболочка (REPL). При помощи REPL можно протестировать результат выполнения каждой строки кода без необходимости сначала программировать и выполнять все задание целиком. Поэтому написать готовый код удается гораздо быстрее, кроме того, обеспечивается ситуативный анализ данных.
Кроме того, Spark имеет следующие ключевые черты:
Ядро Spark дополняется набором мощных высокоуровневых библиотек, которые бесшовно стыкуются с ним в рамках того же приложения. В настоящее время к таким библиотекам относятся SparkSQL, Spark Streaming, MLlib (для машинного обучения) и GraphX – все они будут подробно рассмотрены в этой статье. Сейчас также разрабатываются другие библиотеки и расширения Spark.
Ядро Spark
Ядро Spark – это базовый движок для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных. Ядро отвечает за:
Трансформации в Spark осуществляются в «ленивом» режиме — то есть, результат не вычисляется сразу после трансформации. Вместо этого они просто «запоминают» операцию, которую следует произвести, и набор данных (напр., файл), над которым нужно совершить операцию. Вычисление трансформаций происходит только тогда, когда вызывается действие, и его результат возвращается основной программе. Благодаря такому дизайну повышается эффективность Spark. Например, если большой файл был преобразован различными способами и передан первому действию, то Spark обработает и вернет результат лишь для первой строки, а не станет прорабатывать таким образом весь файл.
По умолчанию каждый трансформированный RDD может перевычисляться всякий раз, когда вы выполняете над ним новое действие. Однако RDD также можно долговременно хранить в памяти, используя для этого метод хранения или кэширования; в таком случае Spark будет держать нужные элементы на кластере, и вы сможете запрашивать их гораздо быстрее.
SparkSQL – это компонент Spark, поддерживающий запрашивание данных либо при помощи SQL, либо посредством Hive Query Language. Библиотека возникла как порт Apache Hive для работы поверх Spark (вместо MapReduce), а сейчас уже интегрирована со стеком Spark. Она не только обеспечивает поддержку различных источников данных, но и позволяет переплетать SQL-запросы с трансформациями кода; получается очень мощный инструмент. Ниже приведен пример Hive-совместимого запроса:
Spark Streaming поддерживает обработку потоковых данных в реальном времени; такими данными могут быть файлы логов рабочего веб-сервера (напр. Apache Flume и HDFS/S3), информация из соцсетей, например, Twitter, а также различные очереди сообщений вроде Kafka. «Под капотом» Spark Streaming получает входные потоки данных и разбивает данные на пакеты. Далее они обрабатываются движком Spark, после чего генерируется конечный поток данных (также в пакетной форме) как показано ниже.
API Spark Streaming точно соответствует API Spark Core, поэтому программисты без труда могут одновременно работать и с пакетными, и с потоковыми данными.
MLlib – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая различные алгоритмы, разработанные для горизонтального масштабирования на кластере в целях классификации, регрессии, кластеризации, совместной фильтрации и т.д. Некоторые из этих алгоритмов работают и с потоковыми данными — например, линейная регрессия с использованием обычного метода наименьших квадратов или кластеризация по методу k-средних (список вскоре расширится). Apache Mahout (библиотека машинного обучения для Hadoop) уже ушла от MapReduce, теперь ее разработка ведется совместно с Spark MLlib.
GraphX – это библиотека для манипуляций над графами и выполнения с ними параллельных операций. Библиотека предоставляет универсальный инструмент для ETL, исследовательского анализа и итерационных вычислений на основе графов. Кроме встроенных операций для манипуляций над графами здесь также предоставляется библиотека обычных алгоритмов для работы с графами, например, PageRank.
Как использовать Apache Spark: пример с обнаружением событий
Теперь, когда мы разобрались, что такое Apache Spark, давайте подумаем, какие задачи и проблемы будут решаться с его помощью наиболее эффективно.
Недавно мне попалась статья об эксперименте по регистрации землетрясений путем анализа потока Twitter. Кстати, в статье было продемонстрировано, что этот метод позволяет узнать о землетрясении более оперативно, чем по сводкам Японского Метеорологического Агентства. Хотя технология, описанная в статье, и не похожа на Spark, этот пример кажется мне интересным именно в контексте Spark: он показывает, как можно работать с упрощенными фрагментами кода и без кода-клея.
Во-первых, потребуется отфильтровать те твиты, которые кажутся нам релевантными – например, с упоминанием «землетрясения» или «толчков». Это можно легко сделать при помощи Spark Streaming, вот так:
Затем нам потребуется произвести определенный семантический анализ твитов, чтобы определить, актуальны ли те толчки, о которых в них говорится. Вероятно, такие твиты, как «Землетрясение!» или «Сейчас трясет» будут считаться положительными результатами, а «Я на сейсмологической конференции» или «Вчера ужасно трясло» — отрицательными. Авторы статьи использовали для этой цели метод опорных векторов (SVM). Мы поступим также, только реализуем еще и потоковую версию. Полученный в результате образец кода из MLlib выглядел бы примерно так:
Если процент верных прогнозов в данной модели нас устраивает, мы можем переходить к следующему этапу: реагировать на обнаруженное землетрясение. Для этого нам потребуется определенное число (плотность) положительных твитов, полученных в определенный промежуток времени (как показано в статье). Обратите внимание: если твиты сопровождаются геолокационной информацией, то мы сможем определить и координаты землетрясения. Вооружившись этими знаниями, мы можем воспользоваться SparkSQL и запросить имеющуюся таблицу Hive (где хранятся данные о пользователях, желающих получать уведомления о землетрясениях), извлечь их электронные адреса и разослать им персонализированные предупреждения, вот так:
Другие варианты использования Apache Spark
Потенциально сфера применения Spark, разумеется, далеко не ограничивается сейсмологией.
Вот ориентировочная (то есть, ни в коем случае не исчерпывающая) подборка других практических ситуаций, где требуется скоростная, разноплановая и объемная обработка больших данных, для которой столь хорошо подходит Spark:
В игровой индустрии: обработка и обнаружение закономерностей, описывающих игровые события, поступающие сплошным потоком в реальном времени; в результате мы можем немедленно на них реагировать и делать на этом хорошие деньги, применяя удержание игроков, целевую рекламу, автокоррекцию уровня сложности и т.д.
В электронной коммерции информация о транзакциях, поступающая в реальном времени, может передаваться в потоковый алгоритм кластеризации, например, по k-средним или подвергаться совместной фильтрации, как в случае ALS. Затем результаты даже можно комбинировать с информацией из других неструктутрированных источников данных — например, с отзывами покупателей или рецензиями. Постепенно эту информацию можно применять для совершенствования рекомендаций с учетом новых тенденций.
В финансовой сфере или при обеспечении безопасности стек Spark может применяться для обнаружения мошенничества или вторжений, либо для аутентификации с учетом анализа рисков. Таким образом можно получать первоклассные результаты, собирая огромные объемы архивированных логов, комбинируя их с внешними источниками данных, например, с информацией об утечках данных или о взломанных аккаунтах (см., например, https://haveibeenpwned.com/), а также использовать информацию о соединениях/запросах, ориентируясь, например, на геолокацию по IP или на данные о времени
Итак, Spark помогает упростить нетривиальные задачи, связанные с большой вычислительной нагрузкой, обработкой больших объемов данных (как в реальном времени, так и архивированных), как структурированных, так и неструктурированных. Spark обеспечивает бесшовную интеграцию сложных возможностей – например, машинного обучения и алгоритмов для работы с графами. Spark несет обработку Big Data в массы. Попробуйте – не пожалеете!