آپاچی اسپارک

Spark Core

هسته اسپارک حاوی عملیات‌های اولیه اسپارک از جمله اجزای موردنیاز برای زمان‌بندی وظایف، مدیریت حافظه، مقابله با خطا، تعامل با سیستم ذخیره‌سازی و … می‌باشد. هسته اسپارک همچنین محل توسعه APIهایی می‌باشد کهRDDها را تعریف می‌کنند و RDDها مفهوم اصلی برنامه‌نویسی اسپارک می‌باشند. RDDها نشانگر مجموعه‌ای از آیتم‌ها هستند که بر روی گره‌های محاسباتی متعدد توزیع شده و می‌توان آن‌ها را به صورت موازی پردازش کرد. هسته اسپارک APIهای متعددی را برای ایجاد و دستکاری این مجموعه‌ها ارائه می‌دهد.

Spark SQL

اسپارک SQL چهارچوبی برای کار کردن با داده‌های ساخت‌یافته و دارای ساختار می‌باشد. این سیستم پرس‌وجو داده‌ها را از طریق SQL و همچنین آپاچی هایو، نوع دیگر SQL که HQL نیز نامیده می‌شود، امکان‌پذیر ساخته و از منابع داده از جمله جداول هایو، ساختار داده‌های Parquet,CSV و JSON پشتیبانی می‌کند. علاوه بر ارائه یک رابط کاربری SQL برای اسپارک، اسپارک SQL توسعه دهندگان را قادر می‌سازد تا پرس‌وجوهای SQL را با عملیات‌های تغییر داده‌ها بروی RDDها که در پایتون، جاوا و اسکالا پشتیبانی می‌شود، ترکیب کرده و در یک برنامه پرس‌جوهای SQL را با تحلیل‌های پیچیده منسجم کرد. این انسجام نزدیک با محیط پردازشی ارائه شده توسط اسپارک، اسپارک SQLرا از سایر ابزارهای انبار داده متن باز متمایز می‌کند.

Spark Streaming

مولفه پردازش داده‌های جریانی اسپارک یکی از اجزای اسپارک است که پردازش جریان داده‌ها را فراهم می‌آورد. از نمونه‌های جریان داده‌ها می‌توان به فایل‌های لاگ ایجاد شده توسط سرورهای وب یا مجموعه پیام‌های حاوی به روز رسانی وضعیت ارسال شده توسط کاربران یک وب سرویس یا در شبکه‌های اجتماعی نظیر ارسال کردن یک پست اشاره کرد. این مؤلفه APIهایی را برای تغییر جریان‌های داده که با APIهای مربوط به RDDهای موجود در هسته اسپارک همخوانی دارد، ارائه می‌دهد و این امر موجب تسهیل توسعه برنامه برای توسعه‌دهندگان و سوییچ بین برنامه‌هایی که داده‌ها را در حافظه اصلی، بر روی دیسک یا در زمان واقعی پردازش می‌کنند، می‌شود. در معماری توسعه این APIها، به منظور برخورداری از قابلیت تحمل خطا، بهره‌وری بالا و مقیاس پذیری، همانند مؤلفه هسته اسپارک به نکات مربوط به توسعه سیستم‌های توزیع شده توجه شده‌است.

MLlib

اسپارک دارای کتابخانه‌ای متشکل از APIهای یادگیری ماشین (ML) با نام MLlib می‌باشد. MLlib انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین از جمله طبقه‌بندی، تحلیل رگرسیون، خوشه‌بندی و پالایش گروهی را ارائه می‌دهد و همچنین از قابلیت‌های مثل ارزیابی مدل و ورود داده‌ها پشتیبانی می‌کند. MLlib همچنین ساختارهای سطح پایین یادگیری ماشین مثل الگوریتم بهینه‌سازی گرادیان نزولی را فراهم می‌آورد. تمام این روش‌ها با منظور اجرا کردن این برنامه‌ها در سطح کلاستر اسپارک طراحی شده‌اند.

GraphX

GraphX یک کتابخانه برای پردازش گراف‌ها و انجام پردازش‌های موازی بروی داده‌های گراف می‌باشد. GraphX همانند مؤلفه‌های اسپارک استریمینگ و اسپارک SQL, APIهای RDDها را توسعه داده و ما را قادر می‌سازد تا گراف‌های جهت‌دار با نسبت دادن مشخصات به هر گره و یال ایجاد کنیم. GraphX همچنین عملگرهای مختلفی را برای تغییر گراف‌ها (نظیر subgraph و mapVertices) و کتابخانه‌ای از الگوریتم‌های گراف (نظیر PageRank و شمارش مثلث‌های گراف) فراهم آورده‌است.