Apache Spark-as-a-Service

Was ist Apache Spark-as-a-Service?

Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework für dschnelle Echtzeit-Datenverarbeitung in großen Stil. Seit seinen Anfängen im Jahr 2009 im AMPLab der UC Berkeley hat Spark ein beachtliche Entwicklung hingelet. Spark hat die derzeit größte Open-Source-Community im Bereich Big Data und verfügt über 200 Mitwirkende aus mehr als 50 Unternehmen. Databricks hostet eine optimierte Version von Apache Spark als Spark-as-a-Service in mehreren Clouds. Sie verfügt über eine Reihe integrierter Anwendungen, mit denen Sie schneller auf Daten zugreifen und diese analysieren können. Spark-as-a-Service nutzt die zahlreichen Funktionen von Spark für den Umgang mit Big Data, z. B. die Fähigkeit, mit Streaming-Daten zu arbeiten, Graphberechnungen durchzuführen, SQL auf Hadoop anzubieten sowie seine Funktionalität für Machine Learning. Obwohl die meisten Unternehmen die Möglichkeiten erkannt haben, die Spark bietet – viele tun sich aber weiterhin schwer damit. Warum? Aufgrund der Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Analyse von Daten-Streams oder großen Datenmengen gegenübersehen.  Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie die Vorteile von Spark nicht auch ohne Hardware-Investitionen und eine umfassende Einführung und Implementierung nutzen können. Spark-as-a-Service eliminiert die Infrastrukturherausforderungen und beschleunigt den Prozess, indem es den Großteil der erforderlichen Kosten und Mühen erspart. Es gibt bereits mehrere Anbieter, die Spark-as-a-Service anbieten, sodass dieses Framework einfach und schnell anzuwenden ist. Die Lösung eignet sich hervorragend für kurzfristige Data-Analytics-Projekte, die schnell mit einer hohen Investitionsrendite eingerichtet werden können. Spark-as-a-Service erleichtert die Verarbeitung und Abfrage von Daten, die in Hive, HDFS, HBase und Amazon S3 gespeichert sind. Spark-as-a-Service ist wahrscheinlich die beste Wahl, wenn Sie ein zeitlich begrenztes Analytics-Projekt haben. Es erwies sich jedoch auch als die bevorzugte Option für Unternehmen, die die Vorteile der Nutzung von Big Data und Analytics kennenlernen möchten, bevor sie große Investitionen in ihr eigenes Big-Data-Verarbeitungssystem tätigen.

Hauptvorteile der Verwendung von Spark-as-a-Service:

• Eine einfache Möglichkeit, auf Spark-Daten zuzugreifen
• Keine speziellen Programmierkenntnisse erforderlich, daher kann es sowohl von technischen als auch von geschäftlichen Benutzern problemlos verwendet werden
• Geringere Kosten