Apache Spark - Beratung, Implementierung und Support

Wer wir sind und was wir tun

Mit 34 Jahren Erfahrung in Data Analytics und 10 Jahren in der Big-Data-Beratung wissen wir, wie man eine Spark-basierte Analyselösung bereitstellt, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Unsere Berater sind bereit, Sie in jeder Phase Ihrer Big-Data-Reise zu unterstützen und die Herausforderungen, denen Sie auf diesem Weg begegnen, effizient anzugehen.

Die Expertise von ScienceSoft umfasst eine breite Palette von Big-Data-Technologien, zum Beispiel Apache Hadoop, Apache Hive und Apache Cassandra. Apache Spark wird jedoch unter Frameworks für die Verarbeitung von Big Data von uns am meisten geschätzt.

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Anwendungsfälle für Spark, die wir abdecken

Verarbeitung von Streaming-Daten

Apache Spark ermöglicht es den Unternehmen, Streaming-Daten, die aus mehreren Datenquellen stammen können (z. B. Sensoren, Web und mobilen Apps), zu verarbeiten und zu analysieren. Infolgedessen können Unternehmen sowohl Echtzeitdaten als auch historische Daten untersuchen, die ihnen helfen können, Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren, Bedrohungen zu erkennen, Betrug zu bekämpfen, vorbeugende Wartung zu fördern und andere relevante Aufgaben zu erledigen, um ihr Business zu verwalten.

Interaktive Analytics

Interaktive Analytics ermöglicht die Durchführung von Ad-hoc-Abfragen über Daten, die an Tausenden von Knoten gespeichert sind, und liefert schnell Analyseergebnisse. Dank seiner In-Memory-Berechnung eignet sich Apache Spark gut für diese Aufgabe. Es macht den Prozess zeiteffizient und ermöglicht den Geschäftsanwendern, Antworten auf ihre Fragen zu erhalten, wenn sie diese in Standardberichten und Dashboards nicht finden.

Batch-Verarbeitung

Wenn Sie in der Big-Data-Welt nicht völlig fremd sind, werden Sie sagen, dass Hadoop MapReduce perfekt für die Batchverarbeitung geeignet ist. Aber lassen Sie sich nicht leicht fangen: Apache Spark kann es auch tun. Und im Vergleich zu Hadoop MapReduce kann Spark Verarbeitungsergebnisse viel schneller zurückgeben. Diesem Vorteil steht jedoch die Herausforderung eines hohen Speicherverbrauchs gegenüber. Daher müssen Sie vorsichtig sein und Spark richtig konfigurieren, um zu verhindern, dass Aufträge im Status "Warten" gehäuft werden.

Maschinelles Lernen

Apache Spark eignet sich gut, wenn Sie ein Modell erstellen müssen, das ein typisches in den Daten verborgenes Muster darstellt, und schnell alle neu gelieferten Daten damit vergleichen wollen. Das ist zum Beispiel für E-Commerce-Händler wichtig, wenn sie die „das-könnte-Ihnen-gefallen“-Funktion auf ihrer Website implementieren möchten. Während Banken betrügerische Aktivitäten unter allen normalen entdecken müssen.

Apache Spark kann wiederholte Abfragen großer Datensätze ausführen, wodurch ein Algorithmus von maschinellem Lernen schnell arbeiten kann. Außerdem verfügt Apache Spark über eine integrierte Machine-Learning-Bibliothek (MLlib), die Klassifizierung, Regression, Clustering, kollaboratives Filtern und andere nützliche Funktionen ermöglicht.

Kooperationsmodelle, die wir anbieten

Beratung zur Big-Data-Strategie

Unsere Berater bringen ihr tiefes Wissen über Apache Spark und ihre praktische Erfahrung mit dem Framework ein, um Sie bei der Definition Ihrer Big-Data-Strategie zu unterstützen. Sie können auf uns zählen, wenn Sie müssen:

Die Möglichkeiten entdecken, die Apache Spark eröffnet.
Potenzielle Risiken aufdecken und Wege zu deren Minderung finden.
Zusätzliche Technologien auswählen, die Spark dabei unterstützen, seine Funktionen voll auszuschöpfen.

Beratung zur Big-Data-Architektur

Mit unseren Beratern können Sie die Rolle von Apache Spark in der Architektur von Ihrer Data-Analytics-Lösung besser verstehen und Wege finden, um das Beste daraus zu ziehen. Wir teilen unsere Spark-Expertise und bringen wertvolle Ideen ein, zum Beispiel:

Welche Analytics implementiert werden muss (Batch, Streaming, Echtzeit oder Offline), um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Welche APIs (für Scala, Java, Python oder R) auszuwählen sind.
Wie die erforderliche Spark-Leistung erreicht wird.
Wie verschiedene Architekturelemente (Spark, eine Datenbank, ein Streamprozessor usw.) integriert werden.
Wie man eine Architektur von Spark-Anwendungen erstellt, um die Wiederverwendung von Code, Qualität und Leistung zu unterstützen.

Implementierung von Spark-basierten Analytics

Planen Sie Batch-, Streaming- oder Echtzeit-Analytics? Kalte oder heiße Daten verarbeiten? Apache Spark kann alle Ihre analytischen Anforderungen erfüllen, während ScienceSoft Ihre robuste Spark-basierte Lösung entwickeln kann. Unsere Experten beraten beispielsweise, in welchem Datenspeicher die erwartete Spark-Leistung erzielt wird, und integrieren Apache Spark mit anderen Architekturkomponenten, um einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen.

Feinabstimmung und Fehlerbehebung bei Spark

Apache Spark ist berühmt für seine In-Memory-Berechnungen, und dieser Bereich ist der erste Kandidat für Verbesserungen, weil der Speicher begrenzt ist. Erhalten Sie keine erwartete blitzschnelle Berechnung und befinden sich viele Ihrer Aufträge im Status "Warten", während Sie auf Analyseergebnisse warten? Das ist enttäuschend, doch reparierbar.

Einer der Gründe dafür kann eine falsche Konfiguration von Spark sein, die dazu führt, dass eine Aufgabe mehr CPU oder Arbeitsspeicher erfordert, als es verfügbar gibt. Unsere Experten können Ihre bestehende Spark-Anwendung überprüfen, Workloads testen und detaillierte Informationen zur Aufgabenausführung abrufen, um solche Konfigurationsfehler zu identifizieren und Engpässe zu beseitigen, die die Berechnung verlangsamen.

Ganz gleich, welches Problem Sie erleben – Speicherlecks durch ineffektive Algorithmen, Fragen mit Performance oder Datenlokalisierung oder etwas anderes – wir bringen Ihre Spark-Anwendung wieder auf die Schiene.

Herausforderungen, die wir meistern

	Speicherprobleme Die In-Memory-Verarbeitung ist eine besondere Funktion von Spark und ein absoluter Vorteil gegenüber anderen Frameworks für die Datenverarbeitung. Sie erfordert jedoch eine gut durchdachte Spark-Konfiguration, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Eines der vielen Dinge, die unsere Entwickler tun können, ist festzustellen, ob RDD-Partitionen nur im Speicher oder auch auf der Festplatte gespeichert werden sollen, damit Ihre Lösung effizienter funktioniert.
	Verzögerte IoT-Datenströme IoT-Datenströme können ebenfalls Herausforderungen mit sich bringen. Beispielsweise steigt die Anzahl der Streaming-Datensätze, und Apache Spark kann sie nicht verarbeiten. Infolgedessen wird eine Warteschlange von Aufgaben erstellt, IoT-Daten werden verzögert und der Speicherverbrauch steigt. Unsere Berater helfen Ihnen dabei, das zu vermeiden, indem sie den Fluss von Streaming-IoT-Daten einschätzen, die Clustergröße berechnen, Spark konfigurieren und das erforderliche Maß an Parallelität und die Anzahl der Executoren festlegen.
	Probleme bei der Feinabstimmung von Spark SQL Die Feinabstimmung von Spark-SQL-Leistung kann manchmal notwendig sein, um die erforderliche Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu erhalten, und kann einige Schwierigkeiten bereiten. Unsere Entwickler werden dafür sorgen, welche Dateiformate standardmäßig für Operationen verwendet werden sollen, legen die Kompressionsrate für Cache-Tabellen fest und bestimmen die Anzahl der am Shuffle beteiligten Partitionen.

Nutzen Sie die Vorteile einer robusten Spark-Lösung

Haben Sie Probleme mit Ihrer bestehenden Spark-basierten Lösung? Oder planen Sie, eine von Grund auf neue zu implementieren? Unsere Spark-Berater werden Ihnen gerne professionelle Beratung zur Verfügung stellen und Sie in jeder Phase Ihres Projekts unterstützen. Um die Zusammenarbeit mit ihnen zu beginnen, schreiben Sie uns einfach und lassen Sie sich von uns beraten.