Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng bùng nổ, mọi tổ chức từ doanh nghiệp nhỏ đến tập đoàn lớn đều cần khai thác dữ liệu lớn để vận hành và ra quyết định. Tuy nhiên, việc xử lý khối lượng dữ liệu lên đến hàng terabyte trong thời gian thực là một thách thức không hề nhỏ. Đây chính là lý do Apache Spark trở thành giải pháp nổi bật, giúp tối ưu hóa hiệu suất phân tích và xử lý dữ liệu.
Vậy Apache Spark là gì? Ứng dụng như thế nào? Hoạt động ra sao? Hãy cùng FOXAi tìm hiểu A-Z về khái niệm này trong bài viết dưới đây!
Apache Spark là gì?
Apache Spark là một framework mã nguồn mở tiên tiến được thiết kế chuyên biệt cho việc xử lý song song các tác vụ dữ liệu lớn trên các hệ thống được phân cụm. Nó không chỉ là một công cụ xử lý đơn thuần mà còn là một nền tảng điện toán cụm linh hoạt và mạnh mẽ, đóng vai trò là biểu tượng của sự tiến bộ trong lĩnh vực dữ liệu lớn hiện đại.
Khác biệt cốt lõi của Spark so với các thế hệ framework xử lý dữ liệu lớn trước đây nằm ở vai trò là một Unified Engine. Spark cung cấp khả năng hỗ trợ đồng thời nhiều kiểu công việc khác nhau trong một kiến trúc duy nhất: từ truy vấn SQL (SQL queries), xử lý dữ liệu luồng, học máy (Machine Learning – ML), đến xử lý đồ thị. Điều này đại diện cho một lợi ích chiến lược lớn: nền tảng thống nhất của Spark đơn giản hóa đáng kể quá trình phát triển hệ thống. Các nhà phát triển không cần phải học, tích hợp, và quản lý nhiều công cụ riêng biệt cho các tác vụ khác nhau (ví dụ: một công cụ cho batch processing, một công cụ khác cho streaming), từ đó giảm thiểu đáng kể thời gian và công sức phát triển.
Sự phát triển của Spark đã định hình lại bối cảnh dữ liệu lớn, chuyển trọng tâm từ việc chỉ xử lý dữ liệu theo lô sang các mô hình tính toán tương tác và lặp lại. Khả năng này đã mở ra cánh cửa cho các ứng dụng Machine Learning và Real-Time Analytics vốn không khả thi hoặc quá chậm chạp trên các kiến trúc tập trung vào I/O đĩa cứng truyền thống.
Các thành phần của Apache Spark
Hệ sinh thái của Apache Spark được xây dựng trên một kiến trúc module hóa cao, bao gồm lõi nền tảng và bốn thư viện cấp cao chuyên biệt. Tổng cộng, Spark bao gồm 5 thành phần chính.
Spark Core và Resilient Distributed Datasets (RDDs)
Spark Core đóng vai trò là nền tảng cốt lõi của toàn bộ framework. Nó chịu trách nhiệm đối với việc thực hiện và điều phối công việc tính toán, quản lý bộ nhớ và cung cấp API cơ bản cho các tác vụ phân tán.
Cơ chế xử lý dữ liệu ban đầu của Spark được xây dựng xung quanh khái niệm Resilient Distributed Dataset (RDD). RDD là tập hợp các đối tượng dữ liệu được phân vùng trên các node trong một cluster Spark. RDDs là bất biến và chịu lỗi.
Tính bất biến của RDD là yếu tố then chốt giúp Spark đạt được khả năng chịu lỗi tích hợp. Thay vì ghi đè dữ liệu, các phép biến đổi trên RDD tạo ra RDD mới, đồng thời Spark ghi lại dòng dõi của các hoạt động này. Nếu một node thất bại, Spark có thể nhanh chóng tái tạo lại dữ liệu bị mất dựa trên Lineage Graph, tránh hỏng dữ liệu và đảm bảo tính toàn vẹn của quá trình xử lý. RDDs là API cấp thấp, lý tưởng cho việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc và các tác vụ tùy chỉnh phức tạp không được hỗ trợ bởi các API cấp cao hơn.
Hệ sinh thái API cấp cao
Bốn module thư viện này được xây dựng trên Spark Core và cung cấp các giao diện cấp cao, dễ sử dụng hơn cho các nhu cầu phân tích và xử lý dữ liệu chuyên biệt.
Spark SQL (Dữ liệu có cấu trúc và DataFrames)
Spark SQL là module cho phép xử lý dữ liệu dạng bảng bằng ngôn ngữ truy vấn SQL. Module này cung cấp các cấu trúc dữ liệu cấp cao như DataFrame và Dataset, giúp đơn giản hóa việc thao tác dữ liệu phân tán.
DataFrame tương tự như một bảng trong cơ sở dữ liệu quan hệ tiêu chuẩn, trong đó schema được sắp xếp thành các cột và hàng. Spark SQL cho phép người dùng viết truy vấn SQL để thao tác trên dữ liệu phân tán, đồng thời hỗ trợ tích hợp với các DataFrames và các nguồn dữ liệu phổ biến khác như Hive hay Parquet.
Để tăng cường khả năng tiếp cận, Spark cung cấp PySpark, là một giao diện Python cho Apache Spark, cho phép lập trình xử lý dữ liệu phân tán bằng ngôn ngữ Python, ngôn ngữ phổ biến nhất trong cộng đồng Data Science.
Spark Streaming và Structured Streaming (Real-Time Data)
Với nhu cầu phân tích dữ liệu theo thời gian thực ngày càng tăng, Spark cung cấp khả năng xử lý dữ liệu luồng thông qua Spark Streaming hoặc phiên bản kế nhiệm tiên tiến hơn là Structured Streaming.
Structured Streaming là một engine xử lý gần thời gian thực cung cấp khả năng chịu lỗi đầu cuối và quan trọng hơn, đảm bảo xử lý chỉ một lần duy nhất. Khả năng này là một yêu cầu kỹ thuật tối thượng, đặc biệt trong các ngành như tài chính nơi độ chính xác tuyệt đối ở cấp độ giao dịch là bắt buộc. Structured Streaming cho phép người dùng biểu diễn tính toán trên dữ liệu luồng theo cách tương tự như khi họ thực hiện tính toán batch trên dữ liệu tĩnh, đơn giản hóa đáng kể logic xử lý luồng phức tạp.
MLlib (Machine Learning Library)
MLlib là thư viện học máy phân tán tích hợp sẵn trên Spark. MLlib tận dụng kiến trúc phân tán dựa trên bộ nhớ của Spark để cung cấp hiệu suất cao cho các tác vụ đào tạo mô hình.
Việc tích hợp thư viện ML trực tiếp vào framework xử lý là một lợi thế cạnh tranh lớn. Các so sánh đã chỉ ra rằng Spark MLlib nhanh hơn tới 9 lần so với thư viện tương đương chạy trên Hadoop là Apache Mahout. Hiệu suất này rất quan trọng đối với các thuật toán học máy vốn mang tính lặp đi lặp lại cao, yêu cầu nhiều lần quét qua cùng một tập dữ liệu.
GraphX (Graph Processing)
GraphX là API của Apache Spark được thiết kế để xử lý đồ thị và thực hiện tính toán song song đồ thị. Nền tảng này cung cấp các API mạnh mẽ để thực hiện các tính toán trên đồ thị, ví dụ thông qua việc sử dụng Pregel API.
Mặc dù là một phần của framework tổng thể, GraphX vẫn cung cấp hiệu suất có thể so sánh được với các hệ thống xử lý đồ thị chuyên biệt nhanh nhất, đồng thời duy trì tính linh hoạt, chịu lỗi và dễ sử dụng của Spark. Thư viện đi kèm của GraphX rất phong phú, bao gồm các thuật toán quan trọng như PageRank, Connected components, và Triangle Count.
Sự duy trì đồng thời Spark Core (RDDs) và các API cấp cao cho thấy một chiến lược đa lớp trong thiết kế của Spark. Mục tiêu là cung cấp sự linh hoạt tối đa cho các kỹ sư hệ thống cần xử lý dữ liệu tùy chỉnh, đồng thời đảm bảo hiệu suất và khả năng tối ưu hóa tự động cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích thông qua các API cấp cao hơn.
Kiến trúc của Apache Spark
Apache Spark là một framework xử lý dữ liệu phân tán mạnh mẽ và linh hoạt. Với kiến trúc phân tán, nó cho phép xử lý các tác vụ dữ liệu lớn và tính toán phân tán trên nhiều node. Kiến trúc của Apache Spark bao gồm các thành phần chính như Driver Program, Spark Context, Cluster Manager, Executors và Resilient Distributed Datasets (RDDs). Các thành phần này hoạt động cùng nhau để quản lý và thực thi quy trình xử lý dữ liệu trên một môi trường phân tán. Điều này giúp Apache Spark đạt được hiệu suất cao, khả năng mở rộng và độ tin cậy trong việc xử lý dữ liệu lớn và tính toán phân tán.
Driver Program: Đây là chương trình chính của ứng dụng Spark. Nó chạy trên một node trong cluster và quản lý quá trình xử lý trên toàn bộ cluster. Driver Program tạo và quản lý Spark Context.
Spark Context: Spark Context là một đối tượng quan trọng trong Spark. Nó đại diện cho kết nối với một cụm Spark và bao gồm các chức năng cơ bản như quản lý bộ nhớ, lập lịch tác vụ và khôi phục lỗi.
Cluster Manager: Cluster Manager giúp quản lý và phân phối tài nguyên trên các node trong cluster. Nó quản lý việc phân phối và giám sát quá trình xử lý trên các node để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy.
Executors: Executors là các tiến trình chạy trên các worker nodes trong cluster. Chúng được quản lý bởi driver program để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu. Mỗi executor có thể chứa nhiều nhiệm vụ được giao để thực hiện.
Resilient Distributed Datasets (RDDs): RDDs là cấu trúc dữ liệu cốt lõi trong Spark. Chúng là tập hợp dữ liệu phân tán và bất biến có thể được xử lý song song trên nhiều node. RDDs được tạo trong Spark Context, được phân phối trên các worker nodes và được lưu trữ trong bộ nhớ cache để tăng hiệu suất.
Spark Driver, Spark Context, Cluster Manager, Executors và RDDs là các thành phần quan trọng trong kiến trúc của Apache Spark. Chúng cùng nhau tạo nên một hệ thống phân tán mạnh mẽ cho xử lý dữ liệu lớn và tính toán song song trên nhiều node.
Những điểm nổi bật của Apache Spark
Sự thành công của Apache Spark nằm ở sự kết hợp của các nguyên tắc thiết kế cốt lõi nhằm tối đa hóa hiệu suất và khả năng chịu lỗi, đặc biệt khi xử lý các khối lượng công việc lặp lại.
Tối ưu hóa toàn diện qua Lazy Evaluation
Lazy Evaluation (Đánh giá Trì hoãn) là một nguyên tắc thiết kế then chốt của Spark, giúp tăng cường hiệu suất và khả năng quản lý. Thay vì thực thi một phép biến đổi ngay lập tức khi nó được gọi, Spark sẽ hoãn thực thi cho đến khi nó gặp một Action (chẳng hạn như collect(), count()).
Việc trì hoãn này mang lại nhiều lợi ích chiến lược. Thứ nhất, nó cho phép Spark phân tích toàn bộ chuỗi các phép biến đổi và tối ưu hóa kế hoạch thực thi tổng thể trước khi chạy. Bằng cách này, Spark có thể giảm thiểu I/O dữ liệu, tránh các tính toán dư thừa, và gộp các phép toán một cách thông minh để giảm thiểu việc truyền dữ liệu qua mạng.
Thứ hai, Lazy Evaluation giúp giảm Footprint bộ nhớ vì các kết quả trung gian không cần được lưu trữ ngay trừ khi cần thiết. Thứ ba, nguyên tắc này củng cố tính năng chịu lỗi: Spark duy trì Lineage Graph để ghi nhớ các phép toán trên RDD, cho phép nó nhanh chóng tái tạo lại dữ liệu bị mất một cách thông minh mà không cần phải thực hiện lại toàn bộ Job.
Sức mạnh của bộ tối ưu hóa Catalyst và Tungsten
Đối với DataFrames và Datasets, hiệu suất cao của Spark được bảo đảm bởi hai thành phần kỹ thuật nội tại: Catalyst Optimizer và Tungsten Engine.
Catalyst Optimizer
Catalyst Optimizer, được giới thiệu cùng với Spark SQL, là một bộ tối ưu hóa truy vấn mở rộng, sử dụng các tính năng ngôn ngữ lập trình tiên tiến (như pattern matching của Scala) để tinh chỉnh việc thực thi DataFrames và Datasets. Không giống như RDDs yêu cầu tối ưu hóa thủ công, DataFrames và Datasets được Catalyst tối ưu hóa tự động, giảm nhu cầu điều chỉnh thủ công từ phía lập trình viên.
Catalyst hoạt động qua ba giai đoạn chính:
Tối ưu hóa kế hoạch Logic: Tinh chỉnh kế hoạch ban đầu bằng cách loại bỏ các phép toán không cần thiết và áp dụng các quy tắc tối ưu hóa.
Tạo kế hoạch vật lý: Dựa trên kế hoạch logic đã tối ưu, Catalyst chọn ra kế hoạch thực thi vật lý hiệu quả nhất, bao gồm việc lựa chọn các toán tử tối ưu như Hash Joins hoặc các hoạt động sắp xếp.
Tạo mã: Catalyst tạo ra bytecode được tối ưu hóa cao để chạy trên engine Spark, giúp cải thiện tốc độ xử lý dữ liệu.
Tungsten Engine
Để quản lý hiệu quả tài nguyên, Spark sử dụng Tungsten Engine, một công cụ quản lý bộ nhớ ngoài heap. Tungsten giúp tối ưu hóa việc sử dụng CPU và giảm thiểu đáng kể chi phí thu gom rác của JVM. Chi phí GC thường là rào cản hiệu suất lớn đối với các ứng dụng dữ liệu lớn sử dụng bộ nhớ heap của Java/Scala. Bằng cách giảm thiểu overhead này, Tungsten cho phép Spark khai thác tối đa tài nguyên phần cứng hiện có.
Các công ty lớn sử dụng Apache Spark
Khả năng đáp ứng đồng thời nhu cầu xử lý batch, stream, ML và graph trong một nền tảng thống nhất đã giúp Apache Spark trở thành tiêu chuẩn công nghiệp được áp dụng rộng rãi tại các công ty công nghệ và phân tích dữ liệu lớn trên toàn thế giới.
Netflix
Netflix, gã khổng lồ phát trực tuyến, là một trong những người áp dụng Spark sớm và quy mô nhất. Hệ thống của Netflix dựa vào khả năng xử lý sự kiện theo thời gian thực của Spark để cung cấp các đề xuất nội dung được cá nhân hóa cho khách hàng.
Quy mô xử lý tại Netflix là cực kỳ lớn, các thiết bị phát trực tuyến gửi các sự kiện thu thập tất cả hoạt động của thành viên, với khối lượng lên tới 450 tỷ sự kiện mỗi ngày. Những sự kiện này được dẫn qua Apache Kafka và được xử lý bởi Spark Streaming. Tốc độ xử lý thấp của Spark là tối quan trọng để tạo ra các đề xuất trực tuyến gần như tức thời, mang lại lợi thế cạnh tranh thông qua dịch vụ được điều chỉnh theo người dùng.
Về mặt khoa học dữ liệu, Netflix sử dụng rộng rãi thư viện Spark MLlib. Spark cho phép Netflix sử dụng một framework thống nhất duy nhất cho toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu, bao gồm tạo tính năng, đào tạo mô hình và xác thực mô hình.
Alibaba
Alibaba, một trong những nền tảng thương mại điện tử lớn nhất thế giới, tận dụng Apache Spark để phân tích hàng trăm petabyte dữ liệu.
Ứng dụng nổi bật tại Alibaba là việc sử dụng tính năng GraphX của Spark để phân tích các mối quan hệ phức tạp. Tương tác hàng ngày của khách hàng, bao gồm lịch sử mua sắm và hành vi duyệt web, được biểu diễn dưới dạng các đồ thị lớn và phức tạp. Alibaba sử dụng các thuật toán khai thác đồ thị của GraphX (như PageRank, Triangle Counting) để thiết lập mối quan hệ giữa người dùng và các mặt hàng trong cửa hàng. Điều này là nền tảng cho việc trích xuất tính năng hiệu quả, tối ưu hóa các hệ thống gợi ý và cung cấp các ưu đãi nhắm mục tiêu.
Các lĩnh vực ứng dụng chiến lược khác
Nhiều tổ chức hàng đầu trong các lĩnh vực khác nhau cũng đã áp dụng Spark để giải quyết các thách thức dữ liệu phức tạp
Dịch vụ tài chính: Tốc độ xử lý của Spark là vô giá trong lĩnh vực tài chính. Các công ty áp dụng Spark để phân tích các giao dịch theo thời gian thực nhằm phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và cung cấp các sản phẩm tài chính cá nhân hóa. Khả năng phản ứng gần như tức thời cho phép các doanh nghiệp chủ động đối phó với các sự kiện quan trọng.
Thương mại điện tử: Ebay sử dụng Spark thông qua Hadoop YARN để cung cấp các ưu đãi nhắm mục tiêu và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Viễn thông và IoT: Với sự gia tăng của Internet Vạn vật (IoT), Spark được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu tốc độ cao được tạo ra từ hàng loạt thiết bị IoT khác nhau. Các ứng dụng bao gồm theo dõi, bảo trì dự đoán và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
Y tế, Nghiên cứu và Khoa học: Các tổ chức khoa học hàng đầu như NASA, CERN và Broad Institute of MIT và Harvard áp dụng Spark vào phân tích dữ liệu khoa học. Spark cho phép họ thực hiện các phép tính và mô phỏng khoa học phức tạp trên các tập dữ liệu lớn, ví dụ như phân tích kiểu thời tiết, mô phỏng quá trình gấp protein, và nghiên cứu phát hiện thuốc. Các tính toán khoa học thường có tính lặp lại cao, làm cho tính toán in-memory của Spark trở thành lựa chọn tự nhiên để xử lý hiệu quả.
Sự chấp nhận rộng rãi này nhấn mạnh một xu hướng công nghệ lớn: Spark là động lực thúc đẩy kinh tế cá nhân hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực. Bằng cách cung cấp một công cụ duy nhất có thể xử lý cả dữ liệu tĩnh và dữ liệu luồng, đồng thời tích hợp chặt chẽ với các thuật toán học máy phức tạp, Spark đã củng cố vị thế của mình như là nền tảng điện toán phân tán không thể thiếu trong kỷ nguyên dữ liệu lớn hiện đại.
Bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Apache Spark và những giá trị mà nền tảng này mang lại. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn, hỗ trợ phân tích thời gian thực, máy học và các tác vụ tính toán song song, Apache Spark trở thành công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hiệu suất và rút ngắn thời gian triển khai các bài toán dữ liệu.
Hy vọng những thông tin vừa rồi FOXAi chia sẻ sẽ hỗ trợ bạn trong việc ứng dụng Apache Spark vào các dự án thực tế, từ đó nâng cao hiệu quả xử lý và khai thác dữ liệu trong tổ chức của mình.
◾ Xem thêm: Data Lakehouse là gì? Khái niệm, vai trò, ứng dụng trong doanh nghiệp
◾ Xem thêm: Data Warehouse là gì? Tìm hiểu từ A-Z về Data Warehouse
