Apache Spark (с MLlib)

Apache Spark MLlib: Обзор распределённого аналитического движка с вычислениями в памяти

Apache Spark с MLlib предоставляет унифицированную платформу для крупномасштабной обработки данных и машинного обучения, основанную на распределённой архитектуре, которая абстрагирует сложные вычисления на кластерах в управляемые объекты Pipeline 📑. К началу 2026 года фреймворк полностью перешёл на ядро Spark 4.x, где приоритет отдаётся операциям на основе DataFrame вместо устаревших структур RDD для максимизации аппаратного ускорения и оптимизации запросов 📑.

Распределённые вычисления и управление памятью

Основное преимущество системы заключается в возможности хранения данных в оперативной памяти между итерациями, что значительно превосходит дисковые шаблоны MapReduce при выполнении задач градиентного спуска и кластеризации 📑.

• Восстановление после сбоев: Использует рекомпиляцию на основе линейного происхождения вместо ресурсоёмкого контрольного копирования, позволяя системе восстанавливать конкретные разделы данных при отказе узла 🧠.
• Оркестрация ресурсов: Встроенная интеграция с Kubernetes и YARN обеспечивает динамическое масштабирование. Однако эффективность упаковки задач в средах с разделяемыми ресурсами остаётся нераскрытой 🌑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Конвейеры машинного обучения и векторный интеллект

MLlib предоставляет модульный API для построения сквозных рабочих процессов — от извлечения признаков до развёртывания моделей 📑.

• Векторный поиск и RAG: Spark 4.x внедряет собственные векторные типы данных и оптимизированное индексирование, позволяя фреймворку выступать в роли распределённого бэкенда для рабочих процессов Retrieval-Augmented Generation 📑.
• Операционный сценарий (инженерия признаков в реальном времени): Вход: Kafka Stream → Обработка: Structured Streaming + ML Pipeline Transformer → Выход: результаты инференса с низкой задержкой, сохраняемые в Delta Lake 📑.
• Распределённое обучение: Поддержка TorchDistributor и режима барьерного выполнения обеспечивает синхронизацию распределённых задач глубокого обучения в рамках жизненного цикла Spark 📑.

Интеграция и совместимость

Внедрение Spark Connect отделило клиентское приложение от драйвера Spark, обеспечив языковую независимость взаимодействия и упростив облачные развёртывания 📑.

• Совместимость с хранилищами: Поддерживает высокопроизводительные коннекторы для S3, озера данных Azure и Google Cloud Storage через Hadoop FileSystem API 📑.
• Прозрачность оптимизатора: Хотя оптимизатор Catalyst выполняет преобразование логического плана в физический, конкретные эвристики для оптимизации нереляционных соединений не документированы полностью 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики перед полномасштабным развёртыванием:

• Динамика нагрузки на память: Провести стресс-тесты для определения порогов вытеснения на диск при выполнении итеративных рабочих нагрузок машинного обучения в условиях многопользовательской нагрузки 🌑.
• Стабильность Spark Connect: Проверить устойчивость протокола и восстановление сеансов в условиях высокой задержки или нестабильной сети 🌑.
• Производительность векторного индексирования: Сравнить пропускную способность встроенного векторного поиска с выделенными векторными базами данных (например, Pinecone, Milvus) для сценариев RAG 🌑.