Apache Spark

Información básica

• Modelo: Apache Spark
• Versión: Motor de análisis unificado para el procesamiento de datos a gran escala.
• Fecha de lanzamiento: El lanzamiento inicial fue el 26 de mayo de 2014.
• Requisitos mínimos:
  • Java: Java 17/21 (para Spark 4.x), Java 8/11/17 (para Spark 3.5.x). Java 8 anterior a 8u371 está obsoleto a partir de Spark 3.5.0.
  • Scala: Scala 2.13 (para Spark 4.x), Scala 2.12/2.13 (para Spark 3.5.x). Las aplicaciones deben usar la misma versión de Scala para la que se compiló Spark.
  • Python: Python 3.9+ (para Spark 4.x), Python 3.8+ (para Spark 3.5.x).
  • R: R 3.5+ (obsoleto en Spark 4.x).
• Sistemas operativos compatibles: Windows, sistemas tipo UNIX (p. ej., Linux, macOS) y cualquier plataforma que ejecute una versión compatible de Java. Esto incluye JVM en arquitecturas x86_64 y ARM64. Se utilizan con frecuencia distribuciones comunes de Linux como CentOS y Ubuntu.
• Última versión estable: 4.0.1, lanzada el 6 de septiembre de 2025.
• Fecha de finalización del soporte: Las ramas de lanzamiento de funciones se mantienen generalmente con versiones de corrección de errores durante un periodo de 18 meses. La última versión menor dentro de una versión principal (LTS) suele mantenerse durante más tiempo. Por ejemplo, Spark 3.5.0 (LTS) se mantiene hasta el 12 de abril de 2026.
• Fecha de fin de vida útil: Se aplican fechas de fin de vida útil específicas a las versiones menores individuales después de su período de soporte. Por ejemplo, Spark 3.3 alcanzó su fin de vida útil el 9 de diciembre de 2023. Algunos complementos específicos de cada proveedor pueden tener sus propios calendarios de fin de vida útil, como el complemento Instaclustr para Apache Spark, que alcanzó su fin de vida útil el 10 de agosto de 2025.
• Tipo de licencia: Licencia Apache 2.0.
• Modelo de implementación:
  • Modo local: se ejecuta en una sola máquina para desarrollo y pruebas.
  • Modo independiente: administrador de clúster integrado de Spark para una gestión sencilla de recursos.
  • Modo YARN: implementa Spark sobre Hadoop YARN.
  • Modo Kubernetes: implementa aplicaciones Spark directamente en Kubernetes.
  • Modo Mesos: compatible pero obsoleto en Spark 3.0.
  • Modo cliente: el controlador Spark se ejecuta en la máquina cliente.
  • Modo de clúster: el controlador Spark se ejecuta en uno de los nodos del clúster.

Requisitos técnicos

• RAM: Depende en gran medida del tamaño del conjunto de datos y de la complejidad del procesamiento. Spark aprovecha el cálculo en memoria, por lo que una RAM abundante es crucial para el rendimiento.
• Procesador: Los procesadores multinúcleo son esenciales para utilizar eficazmente las capacidades de procesamiento distribuido y paralelo de Spark.
• Almacenamiento: Los sistemas de almacenamiento distribuido (p. ej., HDFS, Amazon S3, Cassandra, Alluxio) suelen ser necesarios para datos a gran escala. El almacenamiento local se utiliza para archivos temporales y almacenamiento en caché.
• Pantalla: una pantalla estándar es suficiente para interactuar con la interfaz de usuario web de Spark, que está basada en navegador.
• Puertos: Se requieren varios puertos de red para la comunicación entre componentes (RPC), el acceso a la interfaz web y las interacciones entre el cliente y el clúster. Se pueden configurar rangos de puertos específicos.
• Sistema operativo: Se admiten distribuciones de Windows, macOS o Linux (por ejemplo, Ubuntu, CentOS) que se ejecuten en arquitecturas x86_64 o ARM64.

Análisis de Requisitos Técnicos: Los requisitos técnicos de Apache Spark son altamente escalables y flexibles, adaptándose al alcance de la tarea de procesamiento de datos. Para el desarrollo local y conjuntos de datos pequeños, basta con una estación de trabajo estándar con suficiente RAM y un procesador multinúcleo. Para el procesamiento de datos a gran escala a nivel empresarial, Spark requiere un entorno de clúster distribuido con una cantidad considerable de RAM agregada, numerosos núcleos de CPU en los nodos de trabajo y soluciones robustas de almacenamiento distribuido. La configuración específica del hardware impacta directamente en el rendimiento y la eficiencia, por lo que el aprovisionamiento de recursos es un factor crítico para un funcionamiento óptimo.

Soporte y compatibilidad

• Última versión: 4.0.1.
• Compatibilidad con SO: Compatible con Windows, macOS y sistemas similares a UNIX (Linux) en arquitecturas x86_64 y ARM64.
• Fecha de finalización del soporte: Las versiones menores suelen recibir correcciones de errores y seguridad durante 18 meses. Las versiones de soporte a largo plazo (LTS), que son la última versión menor de una versión principal, se mantienen durante más tiempo (p. ej., Spark 3.5.0 LTS hasta el 12 de abril de 2026).
• Localización: si bien la interfaz de usuario de Spark está principalmente en inglés, admite programación en varios idiomas, incluidos Java, Scala, Python y R, lo que permite a los desarrolladores trabajar en su idioma preferido.
• Controladores disponibles: Spark proporciona API de alto nivel para Java, Scala, Python y R. Spark SQL también ofrece capacidades de servidor JDBC/ODBC para conectarse con herramientas externas.

Análisis del estado general de soporte y compatibilidad: Apache Spark ofrece un amplio soporte y compatibilidad con diversos sistemas operativos y lenguajes de programación, lo que lo convierte en una herramienta versátil para diversos entornos de desarrollo. Su compromiso con el mantenimiento de las versiones de características y LTS garantiza la corrección de errores y actualizaciones de seguridad durante un período considerable. La amplia compatibilidad con API facilita la integración con las tecnologías existentes. Sin embargo, los usuarios deben supervisar activamente la política de versiones y las fechas de fin de vida útil (EOL) para garantizar que sus implementaciones sigan recibiendo soporte y sean seguras, especialmente para las versiones no LTS. La dinámica comunidad de código abierto enriquece aún más su ecosistema de soporte.

Estado de seguridad

• Características de seguridad:
  • Autenticación: admite Kerberos, mecanismos de secreto compartido, OAuth 2.0, JSON Web Tokens (JWT) y autenticación multifactor (MFA).
  • Autorización: Implementa Listas de Control de Acceso (ACL) y Control de Acceso Basado en Roles (RBAC) para permisos granulares. Se integra con herramientas externas como Apache Ranger o Apache Sentry para una implementación precisa de políticas.
  • Soporte de cifrado:
    • Datos en tránsito: Cifrado SSL/TLS para la comunicación entre los componentes de Spark (controlador, ejecutores, nodos maestros y de trabajo) y la interfaz web. El cifrado basado en AES también está disponible para conexiones RPC (heredadas).
    • Datos en reposo: Aprovecha el cifrado de almacenamiento subyacente, como el Cifrado de Datos Transparente (TDE) de HDFS. Spark 3.2+ admite el cifrado modular Parquet para DataFrames, lo que permite un cifrado uniforme o específico para cada columna (Spark 3.4+).
  • Seguridad de la red: las recomendaciones incluyen habilitar firewalls y aislamiento de red para los nodos del clúster Spark.
  • Auditoría y registro: se integra con los registros de auditoría de Hadoop para rastrear las actividades de los usuarios y el acceso a los recursos, lo que ayuda con el cumplimiento y la supervisión.
• Vulnerabilidades conocidas:
  • CVE-2023-32007: Inyección de comandos de shell a través de Spark UI (actualización a 3.1.3+, 3.2.2+ o 3.3.1+).
  • CVE-2022-33891: Inyección de comandos de shell a través de Spark UI cuando las ACL están habilitadas (afecta a 3.0.3 y anteriores, 3.1.1-3.1.2, 3.2.0-3.2.1; corregido en versiones posteriores).
  • CVE-2023-22946: Escalada de privilegios de usuario proxy desde una clase de configuración maliciosa (versiones anteriores a 3.4.0; corregido en 3.4.0+).
  • Secuencias de comandos entre sitios (XSS): varias vulnerabilidades XSS, por ejemplo, en Spark 3.2.1 y anteriores, y 3.3.0, corregidas en 3.2.2 o 3.3.1+.
• Estado de lista negra: no aplicable en el sentido tradicional; sin embargo, los CVE conocidos se rastrean públicamente y requieren mitigación.
• Certificaciones: si bien Apache Spark en sí no tiene una única certificación oficial, existen varias certificaciones específicas de proveedores, como Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark, Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer y MapR Certified Spark Developer.
• Métodos de autenticación: Kerberos, secreto compartido, OAuth 2.0, JWT, MFA.
• Recomendaciones generales: Implementar el principio de mínimo privilegio, auditar periódicamente los roles de usuario, habilitar la autenticación multifactor, mantener actualizados Spark y sus componentes, utilizar un sistema integral de registro y monitoreo, incorporar enmascaramiento de datos para información confidencial e integrar con sistemas de gestión de claves (KMS) dedicados para claves de cifrado. Evitar la exposición directa de los clústeres de Spark a la red pública de internet.

Análisis de la calificación general de seguridad: Apache Spark ofrece un sólido conjunto de funciones de seguridad que abarcan la autenticación, la autorización y el cifrado, tanto para datos en tránsito como en reposo. Sin embargo, su naturaleza distribuida y su integración con diversos ecosistemas implican que una seguridad eficaz depende en gran medida de una configuración adecuada y del cumplimiento de las mejores prácticas. La presencia de vulnerabilidades conocidas (CVE) subraya la necesidad crítica de actualizaciones y parches oportunos. Las organizaciones deben implementar un enfoque de seguridad multicapa, que incluya autenticación robusta, control de acceso detallado, cifrado integral, configuraciones de red seguras y monitorización continua, para mantener un entorno Spark seguro. Su naturaleza de código abierto permite el escrutinio de la comunidad, pero también responsabiliza a los usuarios de mantenerse informados y proactivos en materia de seguridad.

Rendimiento y puntos de referencia

• Puntuaciones de referencia: no se proporcionan puntuaciones de referencia específicas en los resultados de búsqueda, pero Spark es ampliamente reconocido por su alto rendimiento en el procesamiento de datos a gran escala.
• Métricas de rendimiento en el mundo real: Spark está diseñado para ofrecer velocidad y eficiencia, y suele realizar tareas de procesamiento por lotes de 10 a 100 veces más rápido que Hadoop MapReduce, principalmente gracias a sus capacidades de computación en memoria y su motor de ejecución optimizado. Destaca en algoritmos iterativos y consultas interactivas.
• Consumo de energía: No se aborda directamente en la información proporcionada. El consumo de energía depende en gran medida del hardware subyacente, el tamaño del clúster y la eficiencia de la carga de trabajo.
• Huella de Carbono: No se aborda directamente en la información proporcionada. Esta métrica se ve influenciada por la eficiencia de la infraestructura subyacente y las operaciones del centro de datos.
• Comparación con recursos similares: Apache Spark se compara frecuentemente con Hadoop MapReduce, demostrando consistentemente un rendimiento superior en diversas cargas de trabajo gracias a su procesamiento en memoria y su motor de ejecución DAG. También se compara a menudo con otros motores de procesamiento de flujo como Apache Flink para análisis en tiempo real.

Análisis del estado general del rendimiento: Apache Spark está diseñado para un alto rendimiento en el análisis de big data. Su arquitectura central, con conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) y un motor de ejecución optimizado compatible con gráficos de ejecución general, permite un procesamiento eficiente en memoria y tolerancia a fallos. Este diseño permite a Spark superar significativamente a los marcos de procesamiento basados en disco para diversas cargas de trabajo de ingeniería de datos, aprendizaje automático y streaming. Si bien los valores de referencia específicos varían según el caso de uso y la configuración, su reputación de velocidad y escalabilidad es sólida, lo que lo convierte en la opción preferida para tareas exigentes de procesamiento de datos.

Reseñas y comentarios de usuarios

Resumen de opiniones y comentarios de los usuarios:

• Puntos fuertes:
  • Motor de análisis unificado: elogiado por su capacidad para gestionar diversas cargas de trabajo, incluido el procesamiento por lotes, el procesamiento de flujo, el aprendizaje automático y el procesamiento de gráficos dentro de un solo marco.
  • API de alto nivel: los desarrolladores aprecian las API intuitivas y expresivas disponibles en Java, Scala, Python (PySpark) y R, que simplifican operaciones de datos complejas.
  • Rendimiento: Destacado constantemente por su velocidad y eficiencia, especialmente para cálculos en memoria, ofreciendo importantes mejoras de rendimiento en comparación con los marcos de procesamiento distribuido más antiguos.
  • Flexibilidad y opciones de implementación: los usuarios valoran la variedad de modos de implementación (local, independiente, YARN, Kubernetes) que se adaptan a diferentes entornos, desde el desarrollo hasta la producción a gran escala.
  • Ecosistema enriquecido: el amplio conjunto de herramientas de nivel superior como Spark SQL, MLlib y Structured Streaming es una gran ventaja.
• Debilidades:
  • Complejidad de configuración: configurar y optimizar Spark, especialmente en entornos seguros y multiusuario, puede ser complejo y requiere profundos conocimientos técnicos.
  • Gestión de recursos: si bien es flexible, gestionar recursos de manera eficaz en diferentes modos de implementación puede ser un desafío, en particular para las capacidades de programación limitadas del modo independiente.
  • Implementación de seguridad: si bien Spark ofrece funciones de seguridad robustas, su implementación adecuada y su gestión continua (por ejemplo, parches CVE, gestión de claves) requieren un esfuerzo diligente.
  • Gestión de EOL: realizar un seguimiento de las fechas de EOL para varias versiones menores y gestionar las migraciones puede ser una carga para los usuarios.
• Casos de uso recomendados:
  • Procesamiento de datos a gran escala y operaciones ETL (Extraer, Transformar, Cargar).
  • Procesamiento y análisis de transmisiones en tiempo real.
  • Entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático (MLlib).
  • Análisis de datos interactivos y consultas SQL sobre big data.
  • Procesamiento y análisis de gráficos (GraphX).
  • Canalizaciones de ingeniería de datos en entornos nativos de la nube (Kubernetes).

Resumen

Apache Spark se erige como un potente y versátil motor de análisis unificado para el procesamiento de datos a gran escala. Su arquitectura, basada en Conjuntos de Datos Distribuidos Resilientes (RDD) y un motor de ejecución optimizado, ofrece un alto rendimiento, a menudo significativamente más rápido que los marcos tradicionales de procesamiento por lotes. Spark ofrece un amplio ecosistema de bibliotecas, incluyendo Spark SQL para datos estructurados, MLlib para aprendizaje automático, GraphX para procesamiento de grafos y Structured Streaming para análisis en tiempo real, todas accesibles mediante API de alto nivel en Java, Scala, Python y R. Esta amplia compatibilidad de lenguajes y plataformas, compatible con Windows, macOS y Linux en diversas arquitecturas, lo hace altamente adaptable a diversos entornos empresariales.

Sus principales fortalezas incluyen su excepcional velocidad para cálculos iterativos y en memoria, su completo conjunto de herramientas para diversas cargas de trabajo de datos y sus opciones de implementación flexibles en clústeres locales, independientes, YARN y Kubernetes. Esta flexibilidad le permite escalar desde pequeñas tareas de desarrollo hasta implementaciones de producción masivas.

Sin embargo, la complejidad de configuración y optimización de Spark, especialmente en entornos distribuidos y seguros, puede suponer un desafío. Si bien ofrece amplias funciones de seguridad, como autenticación robusta (Kerberos, OAuth 2.0), autorización (ACL, RBAC) y cifrado de datos en tránsito (SSL/TLS) y en reposo (HDFS TDE, cifrado Parquet), estas requieren una implementación cuidadosa y una gestión continua para mitigar las vulnerabilidades conocidas. Los usuarios deben mantenerse al tanto de las actualizaciones de seguridad y seguir las mejores prácticas para proteger los datos confidenciales.

En conclusión, Apache Spark es una herramienta indispensable para las aplicaciones modernas con uso intensivo de datos, ofreciendo capacidades inigualables para procesar, analizar y transformar grandes conjuntos de datos. Sus ventajas en rendimiento, versatilidad e integración con el ecosistema lo convierten en una opción líder para iniciativas de ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático. Las organizaciones deben aprovechar su potencia, priorizando configuraciones de seguridad robustas, actualizaciones periódicas y una gestión estratégica de recursos para maximizar sus beneficios.

La información proporcionada se basa en datos públicos y puede variar según la configuración del dispositivo. Para obtener información actualizada, consulte los recursos oficiales del fabricante.