Apache Spark es un motor de procesamiento de datos distribuido
Diseñado para trabajar con grandes volúmenes de datos.
De manera rápida y eficiente.
Permite el procesamiento en batch (lotes)
Streaming (tiempo real).
Ejemplo de uso:
Análisis de logs en tiempo real
Una empresa de ciberseguridad usa Spark Streaming.
Analizar logs de acceso en tiempo real.
Detectar intentos de hackeo.
Recomendaciones personalizadas
Una plataforma como Netflix usa Spark.
Analizar el historial de los usuarios.
Generar recomendaciones de contenido.
Principales características
Soporta Python (PySpark), Scala, Java y R.
Compatible con Hadoop, AWS, Azure y Kubernetes.
Ideal para Machine Learning con MLlib.
Permite procesamiento en memoria
Lo hace más rápido que Hadoop.
¿Qué es Apache Spark?
Apache Spark es un motor de procesamiento de datos distribuido
Permite realizar análisis de grandes volúmenes de datos.
De forma rápida y escalable.
Se utiliza en Big Data, Inteligencia Artificial (IA)
Aprendizaje automático Machine Learning
Procesamiento en batch (lotes)
En tiempo real (streaming).
Fue desarrollado en AMP Lab de la Universidad de Berkeley
Es un proyecto de código abierto.
Administrado por la Apache Software Foundation.
¿Por qué es importante?
Antes de Spark, Hadoop MapReduce era el estándar.
Procesar grandes volúmenes de datos.
Con un gran problema: era lento
Almacenaba datos en disco.
Después de cada operación.
Apache Spark revolucionó el procesamiento distribuido
Utiliza la memoria RAM
Lo hace hasta 100 veces más rápido
Que Hadoop en ciertos casos.
Herramienta clave para empresas que trabajan con Big Data
Netflix, Uber, Airbnb, Twitter y Facebook.
Arquitectura de Apache Spark
La arquitectura de Spark se basa en un modelo maestro-esclavo
Un Driver coordina el procesamiento.
Los Ejecutores ejecutan las tareas.
Driver → Coordina el trabajo y distribuye las tareas.
Cluster Manager → Administra los recursos del clúster. Puede ser Hadoop YARN, Kubernetes o Mesos.
Workers → Máquinas donde se ejecutan las tareas en paralelo.
Executors → Procesos que ejecutan las tareas y almacenan los datos en memoria.
Apache Spark se basa en una arquitectura distribuida
Divide grandes volúmenes de datos en fragmentos.
Los procesa en paralelo a través de un clúster de computadoras.
Permite a Spark ser rápido, escalable y tolerante a fallos.
Componentes de arquitectura Apache Spark
La arquitectura de Spark sigue un modelo maestro-esclavo
Hay un Driver (maestro) que coordina las tareas.
Varios Workers (esclavos)
Ejecutan las operaciones.
| Componente | Descripción | Función principal |
| Driver | Coordina la ejecución del programa Spark. | Planifica y distribuye las tareas a los Executors. |
| Cluster Manager | Administra los recursos del clúster. | Asigna los Workers y gestiona la memoria y CPU. |
| Workers | Máquinas dentro del clúster que ejecutan tareas. | Reciben tareas del Driver y ejecutan procesos en paralelo. |
| Executors | Procesos en cada Worker que ejecutan tareas. | Ejecutan el código, almacenan datos en memoria y reportan resultados. |
Driver: El cerebro de Apache Spark
El Driver es el componente maestro que controla la ejecución.
De una aplicación Spark.
Se ejecuta en la máquina donde se inicia el programa.
Realiza varias funciones clave.
Divide el código en tareas que puedan ejecutarse en paralelo.
Asigna las tareas a los Executors dentro de los Workers.
Recoge los resultados de los Executors y los envía de vuelta al usuario.
Supervisa errores y reinicia tareas si es necesario manejo de fallos.
Ejemplo:
Imagina que tienes un conjunto de datos de 1 TB
Con registros de ventas.
Quieres calcular el total de ingresos.
El Driver divide la tarea en subtareas
Dividir los datos por meses.
Asigna cada una a un Executor diferente.
Cluster Manager: Administrador del clúster
El Cluster Manager es el sistema que asigna los recursos de hardware
CPU, memoria, nodos a Spark.
Spark puede ejecutarse sobre diferentes gestores de clúster:
Standalone → Sistema nativo de Spark, simple pero menos escalable.
YARN (Hadoop) → Usa Hadoop para administrar recursos.
Mesos → Permite compartir recursos entre Spark y otras aplicaciones.
Kubernetes → Gestión moderna en la nube con contenedores.
Ejemplo:
Si tienes un clúster con 10 nodos
Cada uno tiene 16 CPUs y 32 GB de RAM
El Cluster Manager decide cuántos recursos asignar.
A Spark para optimizar el rendimiento.
Workers: Los nodos de ejecución
Los Workers son los servidores físicos o virtuales
Se ejecutan las tareas de Spark.
Cada Worker recibe tareas del Driver.
En cada Worker, hay uno o más Executors
Ejecutan esas tareas.
Los datos pueden almacenarse en memoria.
En disco según la configuración.
Ejemplo:
Si tienes un clúster con 5 Workers
Spark puede dividir la carga de trabajo.
Entre estos nodos para procesar datos en paralelo.
Executors: Los ejecutores de tareas
Los Executors son los procesos que realmente.
Ejecutan las tareas dentro de cada Worker.
Se inician cuando empieza la aplicación y finalizan al terminar.
Ejecutan el código que Spark les asigna.
Almacenan datos en memoria para acelerar el procesamiento (caching).
Reportan el progreso y errores al Driver.
Ejemplo:
Si quieres calcular la media de temperatura en millones de registros
Spark divide los datos y asigna cada parte a diferentes Executors
Realizan los cálculos en paralelo.
Envían los resultados al Driver.
Funcionamiento de la Arquitectura de Apache Spark
Flujo de trabajo de una aplicación en Spark
1. Un usuario ejecuta un script en Python (PySpark), Scala o SQL en Spark.
2. El Driver divide el trabajo en tareas pequeñas y las envía a los Executors.
3. El Cluster Manager asigna recursos del clúster a los Workers.
4. Los Executors procesan los datos en paralelo y los almacenan en memoria.
5. Los Executors envían los resultados al Driver.
6. El Driver devuelve los resultados al usuario.
Ejemplo práctico:
Supongamos que un banco quiere analizar transacciones.
Fraudulentas en tiempo real:
Kafka recibe millones de transacciones por segundo.
Spark Streaming lee estos datos en paralelo.
Los Executors procesan las transacciones.
Aplican un modelo de Machine Learning para detectar fraudes.
Si se detecta fraude, Spark envía alertas
Al equipo de seguridad en milisegundos.
Ventajas de la Arquitectura de Apache Spark
Alta velocidad → Usa memoria RAM en lugar de disco, siendo hasta 100 veces más rápido que Hadoop.
Escalabilidad → Puede ejecutarse en clusters con miles de nodos.
Procesamiento distribuido → Divide el trabajo entre múltiples máquinas.
Tolerancia a fallos → Si un nodo falla, Spark reasigna las tareas automáticamente.
Soporte para múltiples lenguajes → Compatible con Python (PySpark), Scala, Java y R.
Comparación de Componentes en Spark vs. Hadoop
| Componente | Apache Spark | Hadoop MapReduce |
| Motor de procesamiento | En memoria (RAM), más rápido | En disco (HDFS), más lento |
| Tolerancia a fallos | Recupera tareas automáticamente | Necesita recomputar desde el disco |
| Procesamiento en tiempo real | Soporta Spark Streaming | No soporta tiempo real |
| Cluster Manager | Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes | Solo YARN |
| Lenguajes compatibles | Python, Scala, Java, R | Java |
Apache Spark es una plataforma de procesamiento de datos distribuido
Para análisis de Big Data, Machine Learning e IA.
Su arquitectura distribuida permite manejar.
Grandes volúmenes de datos
De forma rápida y eficiente.
Si necesitas:
Procesar datos a gran escala
Analizar datos en tiempo real
Optimizar Machine Learning con Big Data
Dato clave: Spark usa una estructura RDD (Resilient Distributed Dataset)
Permite procesar datos en paralelo.
Sin perder resiliencia (recuperación ante fallos).
Componentes principales de Spark
Apache Spark cuenta con varios módulos especializados.
| Componente | Función | Ejemplo de uso |
| Spark Core | Motor base de Spark, maneja RDDs y la ejecución distribuida. | Procesamiento masivo de logs de servidores. |
| Spark SQL | Permite consultas en SQL sobre datos estructurados. | Análisis de datos de clientes en una base de datos. |
| Spark Streaming | Procesamiento de datos en tiempo real. | Análisis en tiempo real de transacciones bancarias para detectar fraudes. |
| MLlib (Machine Learning Library) | Biblioteca para entrenar modelos de Machine Learning. | Predicción de churn en clientes de una empresa de telecomunicaciones. |
| GraphX | Procesamiento de datos en grafos. | Análisis de redes sociales y recomendaciones de amigos. |
Ejemplos de uso de Apache Spark
Análisis de datos en tiempo real Spark Streaming + Kafka
Caso de uso:
Una empresa financiera quiere detectar fraudes en tiempo real.
Solución con Spark
Kafka recibe millones de transacciones en tiempo real.
Spark Streaming analiza patrones sospechosos de fraude.
Si Spark detecta algo inusual, se activa una alerta en segundos.
Recomendaciones personalizadas (Spark + MLlib)
Caso de uso:
Netflix quiere recomendar películas según el historial del usuario.
Solución con Spark
Spark SQL procesa millones de interacciones de usuarios.
MLlib entrena un modelo de Machine Learning para predecir preferencias.
Se generan recomendaciones en tiempo real para cada usuario.
Procesamiento de Big Data Spark + Hadoop HDFS
Caso de uso
Un banco necesita analizar años de transacciones
Detectar patrones de comportamiento.
Solución con Spark
Los datos históricos están almacenados en Hadoop HDFS.
Spark Core + Spark SQL procesan petabytes de datos en minutos.
Se generan insights para optimizar estrategias de negocio.
Ventajas de Apache Spark
Velocidad extrema → Hasta 100 veces más rápido que Hadoop en memoria y 10 veces más rápido en disco.
Procesamiento en tiempo real → Compatible con Kafka, Flink y otras herramientas de streaming.
Compatibilidad con múltiples lenguajes → Soporta Python (PySpark), Scala, Java y R.
Escalabilidad → Puede ejecutarse en clusters de miles de nodos.
Integración con tecnologías populares → Compatible con AWS, Azure, Google Cloud, Hadoop, Kubernetes, MongoDB y más.
Apache Spark es una herramienta en Big Data y la Inteligencia Artificial.
Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos
En memoria y en tiempo real lo convierte en la opción ideal;
Para analizar información de manera rápida y eficiente.
Analizar grandes volúmenes de datos
Procesar datos en tiempo real
Usar Machine Learning a gran escala
