Introduction à Spark Streaming

Apache Spark Streaming est devenu très populaire ces dernières années.
Grâce à sa technologie intégrée, Spark Streaming surpasse les autres solutions en termes de qualité du flux de données et d'approche globale.

Utilisés ensemble, Python et Spark Streaming font des merveilles pour les géants de l'industrie.
Netflix est un excellent exemple de la puissance de Python et de Spark Streaming : les créateurs à l'origine de la plateforme de streaming ont produit de multiples articles sur la façon dont ils utilisent Python et Spark Streaming.

Commençons par les bases.

Qu'est-ce que Spark Streaming et comment fonctionne-t-il ?

La plateforme Spark contient différents modules, dont Spark Streaming.
Spark Streaming est une méthode d'analyse d'informations " non limitées ", parfois appelées " streaming ".
Pour ce faire, elle divise les informations en micro-batches et permet le "windowing" pour exécuter des opérations sur ces différents lots (batches).

L'interface Spark Streaming est un module d'application de l'API Spark.
Python, Scala et Java sont tous supportés. Elle vous permet de gérer des flux de données réels de manière flexible et tolérante aux bugs.
Ainsi, Spark prend les lots de données et produit le flux de résultats finaux par batches.

spark streaming data

Qu'est-ce qu'un pipeline de données en continu ?

Il s'agit d'une technologie qui permet aux données de passer de manière fluide et automatique d'un endroit à un autre.
Cette technologie élimine un grand nombre de problèmes, tels que les fuites d'informations, les goulets d'étranglement, l'affrontement de données multiples et la création d'entrées répétées.

Les pipelines de données en continu sont des architectures de pipeline de données qui traitent des milliers d'entrées en temps réel et à l'échelle.
En conséquence, vous serez en mesure de recueillir, d'analyser et de conserver un grand nombre de données. Cette fonctionnalité permet des applications, une surveillance et des rapports en temps réel.

Architecture de Streaming de Spark.

La structure principale de Spark Streaming est le streaming en temps discret, lot par lot.

Les micro-batchs sont constamment alloués et analysés, plutôt que de parcourir les pipelines de traitement en continu un élément à la fois.
Par conséquent, les données sont distribuées en fonction des ressources accessibles et de leur emplacement.
Lorsque les données sont reçues, elles sont divisées en RDD par le récepteur.

Les RDD étant en effet une abstraction clé des ensembles de données Spark, la conversion en RDD permet une analyse de groupe avec les scripts et outils Spark.

Quels sont les avantages et inconvénients de Spark Streaming ?

Avantages :

1/ Pour les tâches difficiles, il offre une vitesse exceptionnelle.
2/ Sensibilité aux pannes.
3/ Sur les plateformes cloud, il est très simple à exécuter.
4/ L'intégration avec les principaux frameworks.
5/ La possibilité de connecter des bases de données de différents types.

Inconvénients :

1/ Des volumes massifs de stockage sont nécessaires.
2/ Il est difficile à utiliser, à déboguer et à maîtriser.
3/ Il y a un manque de documentation et de ressources pédagogiques.
4/ La visualisation des données est insatisfaisante.
5/ Manque de réactivité lorsque l'on traite de petites quantités de données.

Conclusion

Spark Streaming est une technologie permettant de collecter et d'analyser de grandes quantités de données.

Le streaming de données est susceptible de gagner en popularité dans un avenir proche, c'est pourquoi vous devriez commencer à vous y intéresser dès maintenant. N'oubliez pas que la data science ne se limite pas à la construction de modèles ; elle implique également la gestion d'un pipeline complet.

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