El documento aborda el uso de Spark, un marco de trabajo para procesar grandes volúmenes de datos, comparándolo con Hadoop y destacando su capacidad para realizar análisis en tiempo real y su integración con diversas tecnologías. Se discuten casos de uso, como la exploración de datos masivos y el procesamiento en sistemas de producción, mencionando usuarios importantes como Netflix y IBM. Además, se sugiere que los interesados en Spark deberían aprender sobre programación funcional, DataFrames y técnicas de machine learning.

1. Data crunching con
David Przybilla
https://github.com/dav009
@dav009

2. http://opendataco.github.io/
Invitacion ;)

3. “Big Data”

4. Arquitectura Lambda

5. Que es Spark?
- Framework para procesar grandes cantidades de
información
- Es “como Hadoop, pero mejor”. El API es amor puro
- Accesible via Scala, Java, Python y R
- Permite procesar grandes cantidades de información
en tiempo real.
- Funciona muy bien con tecnologías como : Cassandra,
HDFS, Hive…
- No hay mucha diferencia entre resolver l mismo
problema en Spark que en Scala

6. Cuando debería pensar en
usar Spark?
• Exploración de Datos
- Explorar un dataset grande
- Slice (Particionar) dataset
- Hacer un cluster en AWS es rapido y barato
- Pipeline para procesar datos

7. • Crear Modelos / Pipeline de Procesamiento
• Sistemas de producción. i.e:
- Calcular Modelos de Preferencia de Usuarios,
- Calcular estadísticas sobre eventos..
Cuando debería pensar en
usar Spark?

8. • Netflix: 1.5 Millones de eventos por Segundo
• Netflix: 80 billones de eventos al día
• Factorizar una Matriz de 700GB (datos
de twitter)
• Cruzar datos de diferentes ontologias:
• DBpedia(100GB),
• Freebase(350GB),
• Wikidata(cerca 100GB)
• Wikimedia (32T)

9. Quien usa Spark?
"IBM said it will put more than 3,500 of its
developers and researchers to work on
Spark-related projects. "

10. Hadoop
Spark
Contando largo de Lineas

11. Spark
RDD1
RDD2
RDD3
RDD4
Accion!

12. parallelize( [1, 2, 3 …… x] )
RDD(Resilient Distributed Dataset)
[1, 2, 3 …… x]Regular Array
RDD
[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[6, 7, 8]
[…. x]
[1, 2, 3 …… x]
Partitions

13. Operaciones sobre RDDs
Transformaciones RDD RDD
Input RDD : [1, 2, 3 ,4 …]
f(x) = x + 1
Output RDD : [2, 3, 4 ,5 …]

14. Operaciones sobre RDDs
Acciones RDD Valor
Input RDD : [1, 2, 3 ,4]
sum
Output : 10

15. ResilentDD
Resilient: [1, 2, 3]
[4, 5, 6] [6, 7, 8]
[…. x]
[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[1, 2, 3, 7]
[4, 5, 6, 8]
[…. x]
Driver
Driver

16. val datosArchivo =
sc.textFile(“/Path/toFile“)
[Linea1,
Linea2,
Linea3…]
[Linea4, Linea5…]
[…. Linea x]
Driver

17. val palabras = datosArchivo.flatMap{
line =>
line.split(" ")
}
Linea1: Hola Mundo
Linea2: Hello World
[“Hola”, “Mundo”]
[“Hello”, “World”]
split
split
flatten
[“Hello”, “World”, “Hola”, “Mundo”]
[Hello, World,…]
[Hola,…]
[….,Mundo ]Driver

18. val soloPalabrasValle =
palabras.filter(_.toLowerCase()=="valle")
[Hello, World,…]
[c++…. valle ]
[Valle,…]
Driver

19. val numeroOcurrenciasValle =
soloPalabrasValle.map(palabra => 1).reduce(_+_)
[valle, valle, Valle ..]
map
[1, 1, 1 ….]
[1, 1, 1…1 ]
reduce
( (1 + 1) + 1 ) + 1)
Total: 10
Driver

20. {
"Creaci√ón de Proceso": "24 de June de 2015 10:50 A.M.",
"Objeto del Contrato": "Prestacion de servicios profesionales como como medico general, en las condiciones, areas
servicios requeridos",
"Estado del Contrato": "Celebrado",
"Correo Electr√ónico": "contratacion@esesanantoniodepadua.gov.co",
"Fecha de Inicio de Ejecuci√ón del Contrato": "02 de mayo de 2015",
"Grupo": "[F] Servicios",
"Tipo de Contrato": "Prestaci√ón de Servicios",
"Identificaci√ón del Representante Legal": "C√édula de Ciudadanía No. 1.110.479.226 Ibagu√é",
"Departamento y Municipio de Ejecuci√ón": "Huila : La Plata",
"Cuantía Definitiva del Contrato": "$12,000,000 Peso Colombiano",
"documents": [
{
"publication_date": "24-06-2015 11:03 AM",
"url": "/cloud/cloud2/2015/DA/241396015/15-4-3967699/DA_PROCESO_15-4-3967699_241396015_15194469.pdf",
"name": "Documento Adicional",
"description": "ACTA INICIO"
},
{
"publication_date": "24-06-2015 11:02 AM",
"url": "/cloud/cloud2/2015/C/241396015/15-4-3967699/C_PROCESO_15-4-3967699_241396015_15194424.pdf",
"name": "Contrato",
"description": ""
}
],
"Identificaci√ón del Contratista": "C√édula de Ciudadanía No. 1.110.479.226 Ibagu√é",
"Nombre o Raz√ón Social del Contratista": "GERMAN EDUARDO SILVA BONILLA",
"Nombre del Representante Legal del Contratista": "GERMAN EDUARDO SILVA BONILLA",
"Segmento": "[85] Servicios de Salud",
"Plazo de Ejecuci√ón del Contrato": "2 Meses",
"Celebraci√ón de Contrato": "24 de June de 2015 11:04 A.M.",
"Estado del Proceso": "Celebrado",
"Clase": "[851016] Personas de soporte de prestaci√ón de servicios de salud",
"Cuantía a Contratar": "$12,000,000",
"RÎgimen de Contrataci×n": "ESE HOSPITAL",
"Destinaci√ón del Gasto": "No Aplica",
"Tipo de Proceso": "RÎgimen Especial",
"Detalle y Cantidad del Objeto a Contratar": "Prestacion de servicios profesionales como como medico general, en
condiciones, areas y servicios requeridos",
"Fecha de Firma del Contrato": "30 de abril de 2015",
Datos

21. import sqlContext._
import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val contratos =
sqlContext.jsonFile("pathToFile")
contratos.registerTempTable("contratos")
contratos.printSchema()
Json? Daataframes!

22. val contratosNombreCuantia =
sqlContext.sql(query)
val query =
"SELECT `Cuantía a Contratar` as cuantia, `Nombre o Razón Socia
del Contratista` as nombre, `Departamento y Municipio de Ejecuci
as place FROM contratos"
contratosNombreCuantia.take(10)

23. Que debería aprender?
• Programación Funcional?
• Dataframes (si! como en pandas ;) )
• Spark Streaming (Real time Spark)
• Spark-EC2 utils
• MLIB(Machine Learning)
• GraphX

24. Links utiles
• Ejemplos: https://spark.apache.org/examples.html
• Cassandra - Spark: https://github.com/datastax/
spark-cassandra-connector
• Exploracion: http://lightning-viz.org/
• Deep learning : https://github.com/deeplearning4j/
deeplearning4j

25. Links Utiles
• Pandas & Spark: http://www.slideshare.net/hkarau/sparkling-pandas-electric-bugaloo-
py-data-seattle-2015
• Sparta : Spark + Julia : https://github.com/dfdx/Sparta.jl
• Time series: https://github.com/charles-cai/spark-timeseries
• Deep learning on Spark : http://deepdist.com/
• Hive & Spark : http://www.slideshare.net/Hadoop_Summit/empower-hive-with-spark
• Exploring SparkR : http://blagrants.blogspot.co.uk/2015/06/exploring-sparkr.html
• Spark ETL Techniques : http://www.slideshare.net/DonDrake/spark-etl-techniques
• Lambda Architecture : https://www.parleys.com/tutorial/lambda-architecture-spark-
streaming-kafka-cassandra-akka-scala
• StreamDM: Data Mining for Spark Streaming. http://huawei-noah.github.io/streamDM/