Forwarded from عکس نگار
🚀 آیا Apache Spark در حال نابودی است؟ بیایید با هم صحبت کنیم!
https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9
⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازش‌ها می‌شود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئری‌های سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینه‌های بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راه‌اندازی و دیباگینگ: پیام‌های خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینه‌سازی عملکرد.
🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازش‌های ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایت‌ها و پتابایت‌های داده.
🟢 مقیاس‌پذیری بالا و پردازش توزیع‌شده، مناسب برای خوشه‌های بزرگ داده‌ای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای داده‌ای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویس‌های ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعه‌ی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسان‌تر از فناوری‌های جدیدی مانند Ray یا Polars است.
🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازش‌های سنگین و توزیع‌شده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینه‌هاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخاب‌های بهتری هستند.
🔮 آینده‌ی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبک‌تری برای پردازش داده‌ها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژه‌های پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡
⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهره‌وری
امروزه گزینه‌های بسیار متنوعی برای پردازش داده‌های حجیم در دسترس ماست، و این وظیفه‌ی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینه‌ی منابع، سادگی و مقیاس‌پذیری باشد.
همچنین، مقاله‌ی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینه‌های بسیار بهینه‌تری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.
🔍 نتیجه: تکنولوژی‌هایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریع‌تر، هم ساده‌تر و هم کم‌هزینه‌تر باشند.
#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing
در دنیای مهندسی داده، هر چند وقت یک‌بار یک ابزار جدید ظاهر می‌شود و ادعا می‌کند که بهتر، سریع‌تر و کارآمدتر از گزینه‌های قبلی است. این روزها برخی معتقدند که Apache Spark دیگر گزینه‌ی مناسبی برای پردازش داده‌های حجیم نیست و باید جای خود را به فناوری‌های جدید بدهد. اما آیا واقعاً این‌طور است؟ بیاییدمقاله ای که در مارس 2025 در مدیوم با عنوان «Is Apache Spark Really Dying? Let’s Talk» منتشر شده است را با هم مرور کنیم
https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9
⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازش‌ها می‌شود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئری‌های سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینه‌های بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راه‌اندازی و دیباگینگ: پیام‌های خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینه‌سازی عملکرد.
🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازش‌های ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایت‌ها و پتابایت‌های داده.
🟢 مقیاس‌پذیری بالا و پردازش توزیع‌شده، مناسب برای خوشه‌های بزرگ داده‌ای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای داده‌ای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویس‌های ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعه‌ی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسان‌تر از فناوری‌های جدیدی مانند Ray یا Polars است.
🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازش‌های سنگین و توزیع‌شده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینه‌هاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخاب‌های بهتری هستند.
🔮 آینده‌ی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبک‌تری برای پردازش داده‌ها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژه‌های پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡
⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهره‌وری
امروزه گزینه‌های بسیار متنوعی برای پردازش داده‌های حجیم در دسترس ماست، و این وظیفه‌ی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینه‌ی منابع، سادگی و مقیاس‌پذیری باشد.
به عنوان مثال، اخیراً دیپ‌سیک که یک موج جدید در دنیای مدل‌های زبانی ایجاد کرده، به جای استفاده از Spark از ترکیب DuckDB، یک سیستم فایل جدید و Ray استفاده کرده است. این ترکیب که توسط یک تیم چندنفره توسعه یافته، موفق شده است ۱۰۰ ترابایت داده را در کمتر از ۳۰ دقیقه با استفاده از ۵۰ نود محاسباتی پردازش کند—یک رکورد شگفت‌انگیز!
همچنین، مقاله‌ی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینه‌های بسیار بهینه‌تری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.
🔍 نتیجه: تکنولوژی‌هایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریع‌تر، هم ساده‌تر و هم کم‌هزینه‌تر باشند.
#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing
👍4