Java adalah pilihan yang kuat untuk pemprosesan data besar dengan Apache Spark dalam persekitaran perusahaan kerana prestasi, keselamatan jenis, dan keupayaan integrasi. 1) Java menawarkan pelaksanaan latency rendah melalui pengoptimuman JVM seperti JIT dan penalaan koleksi sampah, menjadikannya lebih cepat daripada Python untuk tugas-tugas yang berat. 2) Pemeriksaan jenis masa kompilasi mengurangkan kesilapan runtime, meningkatkan kebolehpercayaan dalam saluran paip data pengeluaran. 3) Integrasi lancar dengan sistem berasaskan Java yang sedia ada, termasuk Kafka, Hadoop, dan pangkalan data, memudahkan penggunaan dalam persekitaran berskala besar. 4) Ekosistem Java yang matang menyediakan alat binaan yang mantap (Maven/Gradle), pemantauan (JMX, Prometheus), dan sokongan debugging. 5) Walaupun lebih verbose daripada Scala atau Python, kestabilan Java menjadikannya sesuai untuk aplikasi streaming ETL dan masa nyata. 6) Apabila menggunakan Java dengan Spark, lebih suka dataset melalui RDD untuk pengoptimuman melalui pemangkin, gunakan ekspresi lambda untuk kod berfungsi bersih, pastikan lambda serializability, dan tonton tetapan JVM untuk memori dan GC. 7) Elakkan Java untuk buku nota sains data atau prototaip cepat, di mana Pyspark atau Scala lebih sesuai. 8) Amalan terbaik termasuk memanfaatkan SQL Spark, menguruskan partition dengan berkesan, mengelakkan mengumpul () pada dataset yang besar, pemantauan melalui Spark UI, dan aplikasi pembungkusan sebagai balang lemak. Ringkasnya, Java mungkin kekurangan keringkasan tetapi unggul dalam prestasi, pemeliharaan, dan kesediaan perusahaan, menjadikannya pilihan yang boleh dipercayai untuk aplikasi percikan gred pengeluaran.

Java adalah pilihan yang kukuh untuk pemprosesan data besar dengan Apache Spark , terutamanya dalam persekitaran perusahaan di mana prestasi, kestabilan, dan perkara menaip yang kuat. Walaupun Scala adalah bahasa ibunda Spark dan Python (Pyspark) yang popular untuk sains data, Java menawarkan pelaksanaan latency rendah dan integrasi lancar dengan sistem berasaskan Java berskala besar.

Inilah caranya dan mengapa anda boleh menggunakan Java dengan berkesan untuk Spark untuk beban kerja data besar.

? Mengapa menggunakan Java dengan Spark?

1. Prestasi : Java berjalan pada JVM dengan pengoptimuman matang (JIT, penalaan koleksi sampah), menjadikannya lebih cepat daripada python dalam banyak senario-berat.
2. Jenis Keselamatan : Pemeriksaan masa kompilasi mengurangkan kesilapan runtime-penting dalam saluran paip pengeluaran.
3. Integrasi Enterprise : Banyak warisan dan sistem berskala besar adalah berasaskan Java. Menggunakan Java memudahkan integrasi dengan Kafka, Hadoop, pangkalan data, dan perpustakaan tersuai.
4. Ekosistem yang kuat : Maven/Gradle, alat pemantauan (seperti JMX, Prometheus), dan sokongan debugging matang.

?? Trade-off: Lebih banyak verbose daripada Scala atau Python. Anda akan menulis lebih banyak kod boilerplate.

? Menyediakan Projek Spark Java

Gunakan Maven atau Gradle untuk menguruskan kebergantungan. Inilah coretan pom.xml minimum:

 <geterlihat>
    <groupId> org.apache.spark </groupId>
    <stifactid> Spark-Core_2.12 </artifactid>
    <versi> 3.5.0 </versi>
</ketergantungan>
<geterlihat>
    <groupId> org.apache.spark </groupId>
    <stifactId> Spark-SQL_2.12 </artifactid>
    <versi> 3.5.0 </versi>
</ketergantungan>

Pastikan versi Scala (contohnya, _2.12 ) sepadan dengan persekitaran anda.

Kemudian, buat aplikasi Spark Asas:

 import org.apache.spark.api.java.javasparkcontext;
import org.apache.spark.sql.sparkSession;

kelas awam JavasparkApp {
    public static void main (string [] args) {
        SparkSession Spark = SparkSession.Builder ()
            .AppName ("JavasparkApp")
            .Master ("Tempatan [*]")
            .getOrcreate ();

        JavasparkContext jsc = new JavasparkContext (spark.sparkContext ());

        // Contoh: Baca dan proses fail teks
        jsc.textFile ("input.txt")
           .map (string :: touppercase)
           .saveastextFile ("output");

        spark.stop ();
    }
}

? Petua khusus Java untuk Spark

• Gunakan fungsi Java dengan Ekspresi Lambda : API Java Spark menggunakan antara muka berfungsi seperti Function , Function2 , FlatMapFunction . Java 8 Lambdas membuat pembersih ini.

   Javardd <string> words = lines.flatmap (s -> arrays.aslist (s.split ("")). Iterator ());

• Lebih suka dataset ke atas RDD apabila mungkin : Walaupun Java tidak mempunyai kesimpulan jenis penuh Scala, Dataset<Row> (melalui Spark SQL) lebih dioptimumkan daripada RDD mentah.

   Dataset <ow> df = spark.read (). Json ("data.json");
  df.filter (col ("umur") gt (21)). tunjukkan ();

• Serialize Lambdas dengan berhati -hati : Java lambdas dan kelas tanpa nama mesti bersiri untuk pelaksanaan yang diedarkan. Elakkan menangkap objek yang tidak berseri (seperti sambungan DB).

• Memori Tune dan GC : Gunakan bendera JVM untuk mengoptimumkan data besar:

   --conf "spark.executor.extrajavaoptions = -xx: useg1gc -xms4g -xmx4g"

  ---

  ? Bilakah memilih Java?

  Gunakan kes	Disyorkan?	Kenapa
  Talian Paip ETL Tinggi	? Ya	Kestabilan, integrasi dengan sistem perusahaan
  Streaming masa nyata (Kafka Spark)	? Ya	Latensi rendah, boleh dipercayai
  Sains Data / ML Notebook	? Tidak	Pyspark atau Scala lebih baik di sini
  Prototaip cepat	? Tidak	Terlalu verbose; Gunakan python sebaliknya

  ---

  ? Amalan terbaik

  • Gunakan Spark SQL dan DataFrames/Dataset dan bukan RDD peringkat rendah apabila mungkin-mereka mendapat manfaat daripada pengoptimuman pemangkin.
  • Data partition dengan bijak menggunakan repartition() atau coalesce() untuk mengelakkan condong.
  • Elakkan collect() pada dataset yang besar -gunakan take() , foreach() , atau tulis ke penyimpanan.
  • Pantau melalui Spark UI untuk melihat tugas yang perlahan atau shuffles.
  • Pakej balang lemak dengan semua kebergantungan menggunakan plugin Maven Shade.

  ---

  Pada asasnya, Java bukanlah pilihan paling terang untuk Spark-tetapi ia boleh dipercayai, cepat, dan siap pengeluaran . Sekiranya anda membina perkhidmatan data besar yang boleh dikekalkan, yang boleh dikekalkan dalam ekosistem Java-centric, ia adalah pesaing yang kuat.

  Hanya terima kelebihan dan bersandar ke dalam perkakas.

  Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Java untuk pemprosesan data besar dengan Apache Spark. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!