كيف يُحدث أباتشي سبارك وسكالا ثورة في تحليلات البيانات الضخمة

في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، تقوم المؤسسات بتوليد كميات هائلة من البيانات يوميًا. تحتاج الشركات إلى أدوات لمعالجة البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي. تأتي هذه البيانات من تفاعلات العملاء وأجهزة الاستشعار. تعد Apache Spark و Scala من أكثر تقنيات البيانات الضخمة شيوعًا. فهما توفران قدرات معالجة بيانات سريعة وقابلة للتطوير وموزعة على نطاق واسع، وهما تشكلان فريقًا قويًا. يمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة. تمنح المطورين ومهندسي البيانات منصة قوية. ويمكنهم بناء أنظمة معالجة بيانات عالية الأداء باستخدامها.ستستكشف هذه المدونة أباتشي سبارك وسكالا. سنرى كيف يعملان معًا. سنناقش أيضًا سبب شعبيتهما في تطبيقات البيانات الضخمة.
ما هو أباتشي سبارك؟
أباتشي سبارك هو نظام حوسبة مفتوح المصدر وموزع. وهو مخصص لمعالجة البيانات بسرعة وعلى نطاق واسع. قاد تطوير سبارك باحثون من جامعة كاليفورنيا في بيركلي. وهو الآن مشروع أباتشي عالي المستوى. وهو معروف بمعالجة البيانات بشكل أسرع من أدوات البيانات الضخمة الأقدم، مثل MapReduce في Hadoop.
الميزات الرئيسية لأباتشي سبارك: الحوسبة داخل الذاكرة: الميزة الرئيسية في Apache Spark هي الحوسبة داخل الذاكرة. فهي تتفوق على الطرق التقليدية القائمة على الأقراص في سرعة معالجة البيانات. حيث يقلل تخزين النتائج الوسيطة في الذاكرة من الإدخال/الإخراج على القرص. وهذا يسرّع المعالجة. المحرك الموحد: سبارك هو محرك بيانات موحد. فهو يتعامل مع معالجة الدُفعات والتدفق في الوقت الحقيقي والتعلم الآلي ومعالجة الرسوم البيانية. تسمح هذه المرونة باستخدامه في مختلف مهام معالجة البيانات. تحمّل الأخطاء: يضمن Spark موثوقية البيانات باستخدام مجموعات البيانات الموزعة المرنة (RDDs). تسمح RDDs بتحمل الأخطاء. في حالة تعطل العقدة، يمكن ل Spark استعادة البيانات المفقودة عن طريق إعادة حسابها من المصدر الأصلي أو من مجموعات بيانات أخرى. سهولة الاستخدام: سهولة الاستخدام: تقدم Spark واجهات برمجة التطبيقات بلغة جافا وبايثون وR وScala. وهذا يجعلها في متناول العديد من المطورين. ومع ذلك، فإن اللغة الأكثر شيوعًا لبرمجة سبارك هي لغة سكالا. قابلية التوسع: يمكن ل Spark التوسع للتعامل مع بيتابايت من البيانات. إنها أداة مثالية لمعالجة البيانات على نطاق واسع. تعمل على مجموعة من الآلات، وتقسيم المهام على عدة عقد.
ما هي سكالا؟
سكالا، المشتقة من “اللغة القابلة للتطوير”، هي لغة برمجة متقدمة. وهي تجمع بين نقاط القوة في البرمجة الموجهة للكائنات والبرمجة الوظيفية. تم تطوير Scala من قبل مارتن أوديرسكي وتم إصدارها في عام 2003، وهي شائعة في مجال البيانات الضخمة. ويأتي نجاحها من تكاملها المحكم مع Apache Spark.
الميزات الرئيسية لسكالا: البرمجة الوظيفية: تعزز سكالا البيانات الثابتة والدوال ذات الترتيب الأعلى. وهذا يؤدي إلى كود أكثر إيجازًا ويمكن التنبؤ به. في Spark، يتيح ذلك كتابة خطوط أنابيب بيانات أنظف وأكثر كفاءة. البرمجة الموجهة للكائنات: سكالا هي أيضًا لغة موجهة للكائنات. فهي تدعم الفصول والوراثة وتعدد الأشكال. هذا يجعلها أداة متعددة الاستخدامات للمطورين الذين يعرفون البرمجة الموجهة للكائنات مثل جافا. تعمل آلة جافا الافتراضية (JVM) كمنصة لتشغيل سكالا. وهي قابلة للتشغيل البيني بالكامل مع جافا. سكالا هي لغة قوية للأنظمة القائمة على JVM. تعد Apache Spark، المكتوبة أيضًا بلغة جافا، واحدة منها. بناء الجملة المختصر: بالمقارنة مع جافا، تمتلك سكالا بناء جملة أكثر إيجازًا وتعبيرًا. يمكن أن يقلل هذا من التعليمات البرمجية المتداولة ويعزز إنتاجية المطورين. وهذا ينطبق بشكل خاص على مهندسي البيانات الذين يستخدمون أطر عمل البيانات الكبيرة مثل Spark. الثبات: تركيز سكالا على الثبات يمنع التغييرات غير المتوقعة في البيانات. وهذا أمر ضروري لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة والموزعة في Spark.
لماذا يعمل أباتشي سبارك وسكالا معًا بشكل جيد جدًا
تم تصميم Apache Spark مع وضع Scala في الاعتبار. تكمل التقنيتان بعضهما البعض بشكل مثالي. وإليك السبب: واجهة برمجة التطبيقات الأصلية لـ Spark هي لغة Scala للعمل مع Spark، فهي اللغة الأكثر فعالية. إنها الأكثر كفاءة وأداءً. تمنحك كتابة تطبيقات Spark بلغة Scala إمكانية الوصول إلى جميع ميزاتها وتحسيناتها. وهذا يجعلها أسرع وأكثر فعالية من استخدام لغات أخرى مع Spark. يتناسب نموذج المعالجة المتوازية في Spark مع ميزات Scala الوظيفية. وتشمل هذه الميزات الدوال ذات الترتيب الأعلى والثبات. فهي تتيح كودًا أنظف وأكثر كفاءة. لذلك، يمكن للمطورين كتابة كود أنيق وقصير وقابل للقراءة لمهام Spark. وهذا يحسن من كفاءة التطوير وأداء التطبيقات. دعم قوي للبيانات الكبيرة: غالبًا ما يُستخدم Spark لتطبيقات البيانات الضخمة التي تعالج مجموعات البيانات الضخمة بالتوازي. ثبات Scala ودعمها للتزامن يجعلها مثالية لتطبيقات البيانات الضخمة. يجب أن تكون قوية وقابلة للتطوير. الأداء العالي: تتم كتابة Spark بلغة Scala. لذا، فإن التكامل سلس. ميزات Scala عالية الأداء تجعلها مناسبة بشكل طبيعي لـ Spark. يتم تجميع التعليمات البرمجية الخاصة به إلى رمز بايت كود JVM. سبارك هو إطار عمل محسّن للغاية لمعالجة البيانات.
حالات استخدام أباتشي سبارك وسكالا
لقد أظهرنا أن Spark و Scala متطابقان تمامًا. والآن، دعونا نلقي نظرة على بعض الاستخدامات الشائعة للجمع بينهما.
1. معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
مع ظهور التحليلات في الوقت الحقيقي، يجب علينا معالجة البيانات المتدفقة. وقد أصبح Spark Streaming أداة رائدة لخطوط أنابيب البيانات في الوقت الحقيقي، وهي مبنية على Apache Spark. يمكنها معالجة البيانات في الوقت الحقيقي من مصادر مثل Kafka و Flume و HDFS.
يتيح Scala للمطورين كتابة مهام تدفق فعالة بسهولة. تقوم هذه المهام بمعالجة البيانات عند وصولها. يتطلب تحليل بيانات مستشعرات إنترنت الأشياء أو مراقبة مستخدمي الموقع الإلكتروني السرعة. يوفر كل من Spark و Scala السرعة والحجم اللازمين لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
2. معالجة البيانات على دفعات
يتفوق Spark في معالجة الدُفعات. فهو يدير مجموعات البيانات الكبيرة من خلال معالجتها بالتوازي. تعمل الحوسبة داخل الذاكرة في Spark على تسريع المهام المجمعة على مجموعات البيانات الضخمة. وهي أسرع بكثير من الأنظمة التقليدية مثل Hadoop MapReduce.
تُعد ميزات Scala، مثل الخريطة والتقليل والتصفية، رائعة للمهام الدفعية القصيرة والفعالة. إنها وظيفية. يستطيع Spark معالجة السجلات وبيانات المعاملات ومجموعات البيانات الكبيرة. وهي أسرع بكثير من الأدوات التقليدية.
3. التعلم الآلي مع Spark MLlib
يتضمن Apache Spark مكتبة MLlib، وهي مكتبة قابلة للتطوير للتعلم الآلي. ويمكنها القيام بالتصنيف والانحدار والتجميع والتصفية التعاونية. تجعل Scala من السهل استخدام MLlib. يحتوي على بناء جملة موجز ويمكنه دمج الخوارزميات المعقدة.
يمكن لعلماء ومهندسي البيانات استخدام قوة Spark فهي قادرة على تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة. تساعد طبيعة سكالا الوظيفية على ضمان كفاءة وسرعة النماذج. يجب أن تعمل بفعالية في بيئة موزعة.
4. معالجة الرسوم البيانية باستخدام GraphX
بالنسبة للعمليات الحسابية المعقدة القائمة على الرسم البياني، يوفر Spark GraphX، وهو إطار عمل لمعالجة الرسوم البيانية الموزعة. يتيح لك ذلك ترتيب الصفحات، وحساب أقصر المسارات، وتجميع مجموعات بيانات الرسوم البيانية الكبيرة.
إن بناء جملة Scala وتركيزها على الثبات يجعلها مثالية لخوارزميات الرسم البياني في Spark. يمكن للمطورين استخدام دوال Scala المدمجة. فهي طريقة نظيفة وقابلة للصيانة لمعالجة بيانات الرسم البياني.
البدء مع أباتشي سبارك وسكالا
إذا كنت ترغب في البدء باستخدام Apache Spark و Scala، فإليك دليل بسيط خطوة بخطوة: إعداد بيئة سبارك: قم بتنزيل Apache Spark وتثبيته. أو قم بإعداد مجموعة Spark العنقودية على منصة سحابية (على سبيل المثال، AWS، Azure، Google Cloud). ستحتاج إلى تثبيت Java و Scala على نظامك أيضًا. تثبيت Spark في Scala: لاستخدام Spark مع Scala، تحتاج إلى تثبيت المكتبات اللازمة. يمكنك إما استخدام SBT (أداة بناء سكالا) أو Maven لإدارة التبعيات. اكتب مهمتك الأولى في Spark: بمجرد الانتهاء من إعداد البيئة، يمكنك البدء بكتابة مهمة سبارك بسيطة في Scala. على سبيل المثال، قم بإنشاء RDD من ملف نصي. ثم استخدم تحويلات مثل الخريطة أو التصفية. في النهاية، قم بتنفيذ إجراءات مثل العد أو التجميع لاسترداد المخرجات.
استكشف مكتبات سبارك: هناك العديد من المكتبات في Spark. وهي تتعامل مع مهام معالجة البيانات المختلفة. وهي تشمل Spark SQL و MLlib و GraphX. توفر كل مكتبة أدوات فريدة من نوعها للعمل مع البيانات في Spark
كيف يمكن الحصول على شهادة أباتشي سبارك وسكالا لإحداث ثورة في البيانات الضخمة؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الشهادات الـ 10 الأعلى أجراً المستهدفة في عام 2025 هي
محترف أمن نظم المعلومات المعتمد® (CISSP)
الخلاصة
يعد Apache Spark و Scala مزيجًا رائعًا. فهي تساعد في بناء تطبيقات بيانات كبيرة فعالة وقابلة للتطوير. يمكن ل Spark معالجة كميات هائلة من البيانات بالتوازي. يوفر Scala بناء جملة موجزة مع دعم البرمجة الوظيفية أيضًا. وهي مثالية للمعالجة في الوقت الحقيقي، والدفعات، ومعالجة الرسوم البيانية، والتعلم الآلي.
يتمتع مهندسو البيانات والمطورون بالقدرة على الاستفادة من الإمكانات الكاملة للبيانات الضخمة. يمكنهم القيام بذلك من خلال معرفة نقاط قوة Apache Spark و Scala. ويمكنهم بعد ذلك استخدام سرعة هذا المزيج القوي وقابليته للتطوير ومرونته. لتحليلات الدُفعات أو التدفق في الوقت الحقيقي أو التعلم الآلي، استخدم Apache Spark و Scala. فهي توفر قاعدة صلبة لمشاريع البيانات الضخمة الخاصة بك.