Utilité et fonctionnement de Spark : Big Data et Machine Learning

Qu'est-ce que Spark ?

Il s'agit d'un projet open source qui facilite le calcul distribué et le traitement de données par le biais de clusters de calcul puissants et complexes. Il permet également de répartir les opérations de traitement de données sur plusieurs ordinateurs. Spark constitue un moteur d'analyses unifiées pour le Machine Learning et le Big Data. Toutes les opérations d'analyse de données sont réalisées en temps réel et en mémoire, ce qui rend l'outil très efficace et rapide par rapport à ses concurrents. Pour faire des traitements data à très grande échelle, Spark est clairement l'outil de calcul parallèle à privilégier.

Depuis son développement en 2009 par Matei Zaharia, la solution qui devait optimiser la rapidité des systèmes Hadoop n'a cessé de s'améliorer, connaissant progressivement une adhésion de plus en plus grande. Spark est hébergé en open source par la Fondation Apache depuis 2013. Pour leurs projets data touchant au Machine Learning ou au Big Data, plusieurs mastodontes mondiaux du web comme Netflix, Facebook, Intel, Yahoo ou eBay l'ont déployé. Ce projet data mobilise la contribution de plus de 1200 acteurs issus de plus de 200 organisations. L'écosystème de la solution se base sur les langages de programmation comme R, Java, SQL, Scala et Python. Elle possède quatre modules :

• Spark SQL + DataFrames qui exécute les requêtes SQL pour le chargement et la transformation de tout type de donnée,
• Spark Streaming qui permet le traitement data en flux en utilisant les données DStream,
• Spark Graph X qui est une API qui s'occupe de l'analyse, le traitement et l'exécution parallèle des graphiques,
• Spark MLlib qui est une bibliothèque destinée à l'apprentissage automatique.

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Le module Spark pour le Machine Learning

La technologie ne pouvait être complète pour le traitement data à grande échelle sans disposer d'une robuste API destinée au Machine Learning. C'est ainsi qu'une bibliothèque spécialisée a fait son apparition à partir de Spark 1.2. Il s'agit d'un module scalable, très rapide grâce à la vitesse intrinsèque de l'écosystème Spark et qui s'intègre facilement aux autres outils de data science. La bibliothèque est dotée d'une API construite sur les DataFrames pour offrir plus de possibilités aux utilisateurs. Elle est utilisable en Java, R, Scala et en Python.

Développeurs et Data Scientists peuvent y trouver un grand choix d'utilitaires et d'algorithmes pratiques pour réaliser un projet data, peu importe son envergure. Les algorithmes concernent la classification (régression logistique, classification naïve bayésienne, etc.), la régression (régression linéaire généralisée, régression de Cox, etc.) et le clustering (mélanges gaussiens, k-moyennes...). Les algorithmes de recommandation comme les moindres carrés alternés et les process de filtrage collaboratif sont également accessibles sur Spark MLlib. Pour le Machine Learning, MLlib en langage Python permet d'utiliser les arbres à décision, les arbres améliorés par gradient, les forêts aléatoires, l'exploration de modèles séquentiels ou encore l'Allocation de Dirichlet latente.

En ce qui concerne les utilitaires de workflow ML, on retrouve les process d'extraction, de normalisation, de standardisation des vecteurs de caractéristiques de données. La réduction de la dimensionnalité, l'algèbre linéaire distribuée, la construction des pipelines ML, la sélection/évaluation de modèle et la détermination des hyperparamètres sont également possibles avec cette librairie. Pour un travail plus confortable, le module intègre la persistance ML.

En cas de besoin, l'utilisateur peut charger et utiliser n'importe quel pipeline, algorithme ou modèle. Ces process sont en effet enregistrés au fur et à mesure des opérations. Pour maîtriser le Machine Learning sur MLlib, Jedha a développé une formation Spark sous Python qui enseigne les notions fondamentales à connaître.

Fonctionnement du framework

Pour gérer les opérations d'E/S, la technologie utilise Spark Core intégré à une structure data fondamentale appelée RDD (Résilient Distributed Dataset). Au niveau des RDD, les opérations "transformation" et "action" sont réalisées en temps réel selon la typologie des données en présence. Les données partitionnées sur l'intégralité des nœuds d'un cluster sont alors conservées en une seule unité dans une mémoire vive.

L'utilisation des RDD est très intéressante, car des partitions perdues peuvent être facilement recalculées. Des informations suffisantes sur la création de toute partition sont en effet sauvegardées dans le système grâce à ce moyen de collecte des données. Pour chaque tâche dans le moteur, un pilote, un gestionnaire de cluster et un exécuteur sont sollicités. Le travail est réalisé en une seule étape avec la création des DataFrames et la réutilisation des données grâce à un cache en mémoire.

Ces composants interfonctionnent dans une organisation et une hiérarchie bien définies pour que les charges de travail s'exécutent au niveau des nœuds du cluster en lecture locale. L'exécution parallèle au niveau de chaque nœud ne nécessite cependant pas un type de routage réseau particulier. Cette infrastructure optimise la disponibilité et la tolérance aux pannes du cluster.

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Avantages de Apache Spark

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En suivant une formation sur Spark Python, l'on peut profiter des nombreux avantages offerts par cet outil pour le Machine Learning et la gestion du Big Data.

Une rapidité de travail

S'il y a bien un argument qui a fait la notoriété de cette technologie, il s'agit bien de la grande vitesse d'exécution des requêtes analytiques, peu importe la taille des données. Cela est possible grâce à la mise en cache en mémoire et l'exécution en parallèle de plusieurs workflows sans problème. Contrairement à MapReduce de Hadoop, Spark ne travaille pas par étape : il est ainsi 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur disque.

Une excellente tolérance aux pannes

Le recours aux RDD limite au strict minimum les pertes de données au niveau des clusters. Ces abstractions de Spark Python sont dotées des propriétés nécessaires à la résolution efficace de tout échec au niveau d'un nœud.

Une simplicité d'utilisation

Pour la manipulation des données structurées ou semi-structurées, le framework propose des API efficaces et simples d'utilisation. Les Data Scientists ou Data Engineers peuvent ainsi travailler facilement sur les grands Datasets, peu importe leurs formats. L'environnement PySpark simplifie l'écriture des programmes et permet de travailler avec un shell interactif. Tout cela réduit au maximum les lignes de code pour l'implémentation des projets data.

Un écosystème en constante évolution

Grâce au nombre et à la grande qualité des contributions qui sont apportées au projet, la technologie est très évolutive. Les améliorations tiennent compte des problématiques actuelles de traitement des données, ce qui offre aux utilisateurs des outils adaptés et performants pour le développement d'applications du Big Data.

Un outil flexible pour les utilisateurs

Spark propose, de manière agrégée, aux informaticiens et spécialistes de la donnée, des outils puissants et rapides pour la plupart de leurs besoins. Avec ses différents modules compatibles entre eux, le framework optimise la productivité des développeurs qui peuvent évoluer dans le langage de leur choix. Selon leurs besoins, ces derniers peuvent faire évoluer le système pour atteindre les objectifs métier fixés.

Quand utiliser Spark ?

Une formation spécialisée sur Python permet d'utiliser ce framework d'Apache pour réaliser tous les projets Big Data. Le calcul distribué rapide et performant effectué par l'outil est très utile pour le développement d'applications, le data engineering, la data science et la Data Analysis. Qu'il s'agisse de l'extraction, du tri, de l'entreposage ou l'analyse prédictive des données en temps réel, le framework offre des solutions de choix.

Il est notamment utilisé pour les grosses campagnes marketing, les applications de cybersécurité, les recommandations de produits en ligne. Génération de rapports de sécurité, analyse médicale complexe, analyse des audiences, étude du comportement d'une population de consommateurs, analyse macroéconomique… Voilà autant de domaines où le framework peut également être utile.

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Formation PySpark : suivez des cours pour maîtriser le framework d'Apache

Les formations de type Bootcamp et les formations classiques sont les deux modes d'apprentissage quand il s'agit de comprendre l'utilisation de Spark sous Python. Les formations de type Bootcamp, comme celle que propose Jedha, ont le mérite de s'étaler sur une période relativement courte et d'être plus flexibles pour les apprenants. Pouvant se dérouler à distance ou en présentiel, ces formations pratiques tiennent compte des exigences du marché de l'emploi pour faciliter l'insertion professionnelle.

La formation sur Spark Python de Jedha offre une présentation claire et simplifiée des fonctionnalités de chaque module du framework, en particulier celui destiné au Machine Learning. Chaque formateur mise principalement sur des travaux pratiques pour le développement rapide de l'autonomie de ses étudiants dans la mise en œuvre des bonnes techniques. Le formateur accompagne de manière personnalisée l'étudiant et élimine au fur et à mesure les zones d'ombre empêchant une bonne compréhension des connaissances fournies.

L'apprenant peut alors découvrir facilement l'écosystème du framework ML d'Apache pour pouvoir utiliser au maximum ses potentialités dans le cadre des projets Big Data. La formation sur Apache Spark sous Python délivrée est sanctionnée à la fin par une certification reconnue par l'État et est éligible au CPF.

Pour optimiser les workflows dans la gestion du Big Data et la réalisation de l'apprentissage automatique, Spark est un moteur d'analyse très performant à utiliser. Ce projet open source pouvant se programmer en Python facilite plusieurs applications industrielles dans le domaine économique, sportif, de la santé ou de l'intelligence numérique. Pour avoir une excellente prise en main de l'outil, il est possible de suivre la formation certifiante sur PySpark de Jedha. Elle s'adresse à tous les profils disposant un niveau acceptable en mathématiques et en programmation informatique.