אפאצ'י ספארק

**אפאצ'י ספארק**
**Spark**
מפתח	קרן התוכנה אפאצ'י
מחזור חיים	מאי 2014 – הווה (כ־10 שנים)
גרסה אחרונה	3.5.1 (15 בפברואר 2024)
מערכת הפעלה	Microsoft Windows, לינוקס, macOS
נכתבה בשפות	Scala, R, SQL, פייתון, Java, Java Database Connectivity
סוג רישיון	אפאצ'י 2.0, רישיון BSD
קוד מקור	https://github.com/apache/spark; https://gitbox.apache.org/repos/asf/spark.git ;
	spark.apache.org

אפאצ'י ספארק היא שלד תוכנה קוד פתוח מעל מערכת מבוזרת שפותח במקור במעבדת AMPLab של אוניברסיטת קליפורניה בברקלי.

הקוד של ספארק נתרם מאוחר יותר למוסד התוכנה אפאצ'י אשר המשיך לתחזק אותו מאז. ספארק נותן ממשק לפתוח אשכולות מידע ממוקבל (data parallelism) שלמים עם מאפייני חסינות גבוהה לשגיאות בזמן ריצה (fault-tolerance).

כללי[עריכת קוד מקור | עריכה]

ספארק חושף ממשק (API) למפתחים המתבסס על מבנה נתונים הנקרא "resilient distributed dataset" או RDD, אשר מהווה סט נתונים מוכלל, לקריאה בלבד, של פריטים המפוזרים לרחבי אשכול של מכונות באופן שמספק עמידות בנפילות או שגיאות.

ספארק פותח לתת מענה למגבלות הקיימות בפרדיגמת האשכול של MapReduce אשר מכריח מעבר ליניארי של מידע. תוכנות MapReduce קוראות מידע מהדיסק, ממפות פונקציה הפועלת על המידע, מפחיתות את המפה (Map) של התוצאה ומאחסנות את תוצאות ההפחתה על הדיסק. RDD של ספארק פועל כסט מידע פעיל אשר באופן מכוון יוצר ביזור מידע בתצורה מוגבלת.

הזמינות של RDD משתמש באלגוריתמים איטרטיביים אשר דוגמים את המידע מספר פעמים בתוך לולאת ריצה ומבצעים אינטראקציה איתו וחקירה שלו.

הביצועים של ספארק בהשוואה להאדופ שהוא מימוש פופולרי של MapReduce, עשויים להיות טובים בכמה סדרי גודל.

בין האלגוריתמים האיטרטיביים נמצאים אלגוריתמי למידה חישובית אשר היוו את הגרעין שממנו נוצר ספארק.

ספארק דורש מערכת אחסון מבוזרת ויכול לעבוד עם מנהל אשכול (אך לא מחייב stand-alone mode). עבור ניהול האשכול, ספארק תומך ב Hadoop YARN או Apache Mesos. עבור מערכת אחסון מבוזרת ספארק תומך ב-Hadoop Distrubuted File System (או HDFS), וכן ב-MapR file System (או MapR-FS), אואפאצ'י קסנדרה, OpenStack Swift, אחסון Amazon S3, קודו (Apache Kudu) או אפילו בפתרונות מותאמים (Custom).

בשנת 2016 המערכת שולבה עם Caffe.