Apache Spark SQL: Como manipular grandes quantidades de dados

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Este artigo discute como manipular grandes quantidades de dados utilizando o Apache Spark e sua API SQL. Confira também um estudo de caso do uso da API.

Fique por dentro
Em cenários em que precisamos lidar com um fluxo constante de dados, realizando análise e processamento das informações que chegam constantemente, uma ferramenta muito interessante é o Apache Spark, ideal para processamento em memória de grandes volumes de dados.

Sua API SQL fornece uma camada de abstração, permitindo a analistas e DBAs a utilização de suas funcionalidades de forma simples e transparente. Este artigo apresenta um caso de uso do Apache Spark e sua API SQL.

Serão demonstradas suas características, sua forma de utilização e em que cenários é recomendado. Esse tema é útil em cenários onde se necessita processar uma grande quantidade de informações, realizando análises e projeções sobre as mesmas.

Sua utilização se aplica em sistemas que precisam detectar mudanças de comportamento baseado em análises históricas e de tomada de decisão em tempo real.

Vemos a todo o momento um aumento gradativo da quantidade de dispositivos eletrônicos e do avanço que esses dispositivos trazem em termos de tecnologia. Aparelhos nas mais diversas áreas de atuação: robôs que ajudam a limpar a casa, dispositivos automotivos carregados de sensores, celulares cada vez mais sofisticados, dispositivos de automação de ambiente, etc. São novos aparelhos, com mais sensores, capacidade de processamento e memória gerando cada vez uma quantidade maior de informações.

Aliado a esse fato, existe uma crescente demanda por serviços, conteúdos e produtos diversificados, que atendem a segmentos e necessidades cada vez mais específicas. Lidar com esse fluxo de informações constante se torna uma tarefa difícil para empresas, que muitas vezes precisam tomar decisões rápidas baseadas em análises de dados direcionados.

Áreas como Internet das coisas, telecomunicações, sistemas financeiros, análise de riscos e recomendações, entre outros, necessitam lidar com informações em tempo real ou “quase” real para poder tomar decisões de forma eficaz.

Esse tipo de tarefa, que reúne o processamento e a análise de uma quantidade de informação muito grande e complexa, da ordem de terabytes de dados, se torna difícil e cara de ser implementada com ferramentas tradicionais de análise de dados, exigindo ferramentas direcionadas para se trabalhar com Big Data ou Fast Data. Ferramentas que trabalham de forma distribuída e que possuem capacidade de processamento em memória são essenciais para esse tipo de cenário.

Soluções como o Apache Hadoop e o conjunto de ferramentas que compõem o seu ecossistema têm ajudado bastante na resolução de diversos problemas relacionados a esse tipo de situação.

Uma ferramenta bem interessante nesse sentido é o Apache Spark, uma solução open source que trabalha de forma distribuída com capacidade de processamento em memória (in-memory processing) que permite a aplicações realizar processamentos analíticos até 100 vezes mais rápido do que outras soluções que existem no mercado atualmente.

Apache Spark

O Apache Spark torna possível o processamento de grandes quantidades de dados. Ele foi construído com o intuito de ser extremamente veloz, fácil de usar e fornece recursos avançados para se lidar com análises de dados. Foi desenvolvido em 2009, na Universidade de Berkeley, se tornando open source em 2010 como um projeto da Apache.

O Apache Spark possui diversas vantagens quando comparado com outros frameworks de processamento de Big Data, primeiramente por fornecer uma ferramenta completa para o processamento e manipulação de diversos tipos de dados (textos, imagens, gráficos etc.) e também para situações diversas como o processamento de dados previamente armazenados e também de dados que chegam em um fluxo contínuo (streaming data).

O framework do Spark fornece uma série de facilidades, com APIs de alto nível em Java, Scala e Python, permitindo que aplicações executem em um cluster Hadoop de forma até 100 vezes mais rápida em memória e cerca de 10 vezes mais rápida em disco quando comparada a outras ferramentas.

Além de suportar as tradicionais operações de Map e Reduce, também suporta queries SQL através de sua API de SQL (que veremos em destaque nesse artigo), processamento de fluxo de dados e aprendizagem de máquina. Essas funcionalidades podem ser utilizadas em modo individual (stand-alone), ou ainda combinadas para trabalhar em conjunto com alguma outra ferramenta.

Apache Spark e Hadoop

O Hadoop é" [...]

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