Apache Spark

Informações básicas

• Modelo: Apache Spark
• Versão: Mecanismo de análise unificado para processamento de dados em larga escala.
• Data de lançamento: O lançamento inicial foi em 26 de maio de 2014.
• Requisitos mínimos:
  • Java: Java 17/21 (para Spark 4.x), Java 8/11/17 (para Spark 3.5.x). O Java 8 anterior à 8u371 está obsoleto a partir do Spark 3.5.0.
  • Scala: Scala 2.13 (para Spark 4.x), Scala 2.12/2.13 (para Spark 3.5.x). Os aplicativos devem usar a mesma versão do Scala para a qual o Spark foi compilado.
  • Python: Python 3.9+ (para Spark 4.x), Python 3.8+ (para Spark 3.5.x).
  • R: R 3.5+ (obsoleto no Spark 4.x).
• Sistemas operacionais suportados: Windows, sistemas do tipo UNIX (por exemplo, Linux, macOS) e qualquer plataforma que execute uma versão suportada do Java. Isso inclui JVMs em arquiteturas x86_64 e ARM64. Distribuições Linux comuns, como CentOS e Ubuntu, são frequentemente utilizadas.
• Versão estável mais recente: 4.0.1, lançada em 6 de setembro de 2025.
• Data de Término do Suporte: As ramificações de lançamento de recursos geralmente são mantidas com lançamentos de correção de bugs por um período de 18 meses. A última versão secundária dentro de uma versão principal (LTS) normalmente é mantida por mais tempo. Por exemplo, o Spark 3.5.0 (LTS) é mantido até 12 de abril de 2026.
• Data de Fim de Vida: Datas específicas de fim de vida se aplicam a versões secundárias individuais após o período de suporte. Por exemplo, o Spark 3.3 atingiu o fim de vida útil em 9 de dezembro de 2023. Alguns complementos específicos de fornecedores podem ter seus próprios cronogramas de fim de vida útil, como o complemento Instaclustr Apache Spark, que atingiu o fim de vida útil em 10 de agosto de 2025.
• Tipo de licença: Licença Apache 2.0.
• Modelo de implantação:
  • Modo local: executado em uma única máquina para desenvolvimento e testes.
  • Modo autônomo: gerenciador de cluster integrado do Spark para gerenciamento simples de recursos.
  • Modo YARN: implanta o Spark sobre o Hadoop YARN.
  • Modo Kubernetes: implanta aplicativos Spark diretamente no Kubernetes.
  • Modo Mesos: suportado, mas obsoleto no Spark 3.0.
  • Modo cliente: o driver Spark é executado na máquina cliente.
  • Modo de cluster: o driver Spark é executado em um dos nós do cluster.

Requisitos técnicos

• RAM: Altamente dependente do tamanho do conjunto de dados e da complexidade do processamento. O Spark utiliza computação na memória, portanto, uma boa quantidade de RAM é crucial para o desempenho.
• Processador: Processadores multi-core são essenciais para utilizar os recursos de processamento distribuído e paralelo do Spark de forma eficaz.
• Armazenamento: Sistemas de armazenamento distribuído (por exemplo, HDFS, Amazon S3, Cassandra, Alluxio) são normalmente necessários para dados em grande escala. O armazenamento local é usado para arquivos temporários e cache.
• Exibição: uma exibição padrão é suficiente para interagir com a interface do usuário da Web do Spark, que é baseada em navegador.
• Portas: Várias portas de rede são necessárias para comunicação entre componentes (RPC), acesso à interface de usuário da Web e interações entre cliente e cluster. Intervalos de portas específicos podem ser configurados.
• Sistema operacional: Distribuições Windows, macOS ou Linux (por exemplo, Ubuntu, CentOS) são suportadas, executadas em arquiteturas x86_64 ou ARM64.

Análise de Requisitos Técnicos: Os requisitos técnicos do Apache Spark são altamente escaláveis e flexíveis, adaptando-se ao escopo da tarefa de processamento de dados. Para desenvolvimento local e pequenos conjuntos de dados, uma estação de trabalho padrão com RAM suficiente e um processador multi-core é suficiente. Para processamento de dados em larga escala e em nível empresarial, o Spark necessita de um ambiente de cluster distribuído com RAM agregada significativa, vários núcleos de CPU em nós de trabalho e soluções robustas de armazenamento distribuído. A configuração específica do hardware impacta diretamente o desempenho e a eficiência, tornando o provisionamento de recursos uma consideração crítica para uma operação ideal.

Suporte e compatibilidade

• Versão mais recente: 4.0.1.
• Suporte de SO: Compatível com Windows, macOS e sistemas semelhantes ao UNIX (Linux) em arquiteturas x86_64 e ARM64.
• Data de Término do Suporte: Versões menores geralmente recebem correções de bugs e segurança por 18 meses. Versões de Suporte de Longo Prazo (LTS), que são a última versão menor dentro de uma versão principal, são mantidas por um período mais longo (por exemplo, Spark 3.5.0 LTS até 12 de abril de 2026).
• Localização: embora a interface do usuário do Spark seja principalmente em inglês, ele oferece suporte à programação em várias linguagens, incluindo Java, Scala, Python e R, permitindo que os desenvolvedores trabalhem em sua linguagem preferida.
• Drivers disponíveis: O Spark fornece APIs de alto nível para Java, Scala, Python e R. O Spark SQL também oferece recursos de servidor JDBC/ODBC para conexão com ferramentas externas.

Análise do status geral de suporte e compatibilidade: O Apache Spark oferece amplo suporte e compatibilidade com diversos sistemas operacionais e linguagens de programação, tornando-o uma ferramenta versátil para diversos ambientes de desenvolvimento. Seu compromisso com a manutenção de versões de recursos e LTS garante correções contínuas de bugs e atualizações de segurança por um período significativo. O amplo suporte a APIs facilita a integração com pilhas tecnológicas existentes. No entanto, os usuários devem monitorar ativamente a política de versionamento e as datas de fim de vida útil para garantir que suas implantações permaneçam com suporte e seguras, especialmente para versões não LTS. A vibrante comunidade de código aberto aprimora ainda mais seu ecossistema de suporte.

Status de segurança

• Recursos de segurança:
  • Autenticação: Suporta Kerberos, mecanismos de segredo compartilhado, OAuth 2.0, JSON Web Tokens (JWT) e Autenticação Multifator (MFA).
  • Autorização: Implementa Listas de Controle de Acesso (ACLs) e Controle de Acesso Baseado em Funções (RBAC) para permissões granulares. Integra-se com ferramentas externas como Apache Ranger ou Apache Sentry para aplicação de políticas mais precisas.
  • Suporte de criptografia:
    • Dados em Trânsito: Criptografia SSL/TLS para comunicação entre componentes do Spark (driver, executores, mestre, nós de trabalho) e a interface Web. Criptografia baseada em AES também está disponível para conexões RPC (legadas).
    • Dados em Repouso: Aproveita a criptografia de armazenamento subjacente, como a Criptografia Transparente de Dados (TDE) do HDFS. O Spark 3.2+ oferece suporte à criptografia modular Parquet para DataFrames, permitindo criptografia uniforme ou específica para colunas (Spark 3.4+).
  • Segurança de rede: as recomendações incluem habilitar firewalls e isolamento de rede para nós do cluster Spark.
  • Auditoria e registro: integra-se aos registros de auditoria do Hadoop para rastrear atividades do usuário e acesso a recursos, auxiliando na conformidade e no monitoramento.
• Vulnerabilidades conhecidas:
  • CVE-2023-32007: Injeção de comando shell via Spark UI (atualização para 3.1.3+, 3.2.2+ ou 3.3.1+).
  • CVE-2022-33891: Injeção de comando shell via Spark UI quando ACLs estão habilitadas (afeta 3.0.3 e anteriores, 3.1.1-3.1.2, 3.2.0-3.2.1; corrigido em versões posteriores).
  • CVE-2023-22946: Escalonamento de privilégios de usuário proxy de classe de configuração maliciosa (versões anteriores à 3.4.0; corrigido na 3.4.0+).
  • Cross-Site Scripting (XSS): Várias vulnerabilidades XSS, por exemplo, no Spark 3.2.1 e anteriores, e 3.3.0, corrigidas no 3.2.2 ou 3.3.1+.
• Status da lista negra: Não aplicável no sentido tradicional; no entanto, CVEs conhecidos são rastreados publicamente e exigem mitigação.
• Certificações: Embora o Apache Spark em si não tenha uma única certificação oficial, existem várias certificações específicas de fornecedores, como Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark, Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer e MapR Certified Spark Developer.
• Métodos de autenticação: Kerberos, segredo compartilhado, OAuth 2.0, JWT, MFA.
• Recomendações gerais: Implementar o princípio do menor privilégio, auditar regularmente as funções dos usuários, habilitar a autenticação multifator, manter o Spark e seus componentes subjacentes atualizados, utilizar registro e monitoramento abrangentes, incorporar mascaramento de dados para informações confidenciais e integrar-se a Sistemas de Gerenciamento de Chaves (KMS) dedicados para chaves de criptografia. Evite expor clusters do Spark diretamente à internet pública.

Análise da Classificação Geral de Segurança: O Apache Spark oferece um conjunto robusto de recursos de segurança que abrangem autenticação, autorização e criptografia para dados em trânsito e em repouso. No entanto, sua natureza distribuída e integração com diversos ecossistemas significam que a segurança eficaz depende fortemente da configuração adequada e da adesão às melhores práticas. A presença de vulnerabilidades conhecidas (CVEs) ressalta a necessidade crítica de atualizações e patches oportunos. As organizações devem implementar uma abordagem de segurança em várias camadas, incluindo autenticação forte, controle de acesso refinado, criptografia abrangente, configurações de rede seguras e monitoramento contínuo, para manter um ambiente Spark seguro. A natureza de código aberto permite o escrutínio da comunidade, mas também impõe aos usuários a responsabilidade de se manterem informados e proativos em relação à segurança.

Desempenho e benchmarks

• Pontuações de benchmark: pontuações de benchmark específicas não são fornecidas nos resultados da pesquisa, mas o Spark é amplamente reconhecido por seu alto desempenho no processamento de dados em larga escala.
• Métricas de Desempenho no Mundo Real: O Spark foi projetado para velocidade e eficiência, frequentemente executando tarefas de processamento em lote de 10 a 100 vezes mais rápido que o Hadoop MapReduce, principalmente devido aos seus recursos de computação em memória e mecanismo de execução otimizado. Ele se destaca em algoritmos iterativos e consultas interativas.
• Consumo de energia: Não abordado diretamente nas informações fornecidas. O consumo de energia depende muito do hardware subjacente, do tamanho do cluster e da eficiência da carga de trabalho.
• Pegada de Carbono: Não abordada diretamente nas informações fornecidas. Esta métrica é influenciada pela eficiência da infraestrutura subjacente e das operações do data center.
• Comparação com recursos semelhantes: O Apache Spark é frequentemente comparado ao Hadoop MapReduce, demonstrando consistentemente desempenho superior para diversas cargas de trabalho devido ao seu processamento em memória e mecanismo de execução DAG. Também é frequentemente comparado a outros mecanismos de processamento de fluxo, como o Apache Flink, para análises em tempo real.

Análise do Status Geral de Desempenho: O Apache Spark foi projetado para alto desempenho em análises de big data. Sua arquitetura principal, com Conjuntos de Dados Distribuídos Resilientes (RDDs) e um mecanismo de execução otimizado que suporta gráficos de execução gerais, permite processamento eficiente em memória e tolerância a falhas. Esse design permite que o Spark supere significativamente o desempenho de estruturas de processamento baseadas em disco para muitas cargas de trabalho de engenharia de dados, aprendizado de máquina e streaming. Embora os números de benchmark específicos variem de acordo com o caso de uso e a configuração, sua reputação de velocidade e escalabilidade é bem estabelecida, tornando-o a escolha preferencial para tarefas exigentes de processamento de dados.

Avaliações e feedback do usuário

Resumo das avaliações e comentários dos usuários:

• Pontos fortes:
  • Mecanismo de análise unificado: elogiado por sua capacidade de lidar com diversas cargas de trabalho, incluindo processamento em lote, processamento de fluxo, aprendizado de máquina e processamento de gráficos em uma única estrutura.
  • APIs de alto nível: os desenvolvedores apreciam as APIs intuitivas e expressivas disponíveis em Java, Scala, Python (PySpark) e R, que simplificam operações de dados complexas.
  • Desempenho: Consistentemente destacado por sua velocidade e eficiência, especialmente para cálculos na memória, oferecendo ganhos significativos de desempenho em relação a estruturas de processamento distribuído mais antigas.
  • Flexibilidade e opções de implantação: os usuários valorizam a variedade de modos de implantação (local, autônomo, YARN, Kubernetes) que atendem a diferentes ambientes, do desenvolvimento à produção em larga escala.
  • Ecossistema rico: o amplo conjunto de ferramentas de nível superior, como Spark SQL, MLlib e Structured Streaming, é uma grande vantagem.
• Fraquezas:
  • Complexidade da configuração: configurar e otimizar o Spark, especialmente em ambientes seguros e multiusuários, pode ser complexo e exige profundo conhecimento técnico.
  • Gerenciamento de recursos: embora flexível, gerenciar recursos de forma eficaz em diferentes modos de implantação pode ser desafiador, principalmente para os recursos limitados de agendamento do modo autônomo.
  • Implementação de segurança: embora o Spark ofereça recursos de segurança robustos, sua implementação adequada e gerenciamento contínuo (por exemplo, aplicação de patches em CVEs, gerenciamento de chaves) exigem esforço diligente.
  • Gerenciamento de EOL: acompanhar as datas de EOL para vários lançamentos menores e gerenciar migrações pode ser um fardo para os usuários.
• Casos de uso recomendados:
  • Processamento de dados em larga escala e operações ETL (Extrair, Transformar, Carregar).
  • Processamento e análise de fluxo em tempo real.
  • Treinamento e implantação de modelo de aprendizado de máquina (MLlib).
  • Análise interativa de dados e consultas SQL em big data.
  • Processamento e análise de gráficos (GraphX).
  • Pipelines de engenharia de dados em ambientes nativos da nuvem (Kubernetes).

Resumo

O Apache Spark se destaca como um mecanismo analítico unificado, poderoso e versátil para processamento de dados em larga escala. Sua arquitetura, construída em torno de Conjuntos de Dados Distribuídos Resilientes (RDDs) e um mecanismo de execução otimizado, oferece alto desempenho, muitas vezes significativamente mais rápido do que as estruturas tradicionais de processamento em lote. O Spark oferece um rico ecossistema de bibliotecas, incluindo Spark SQL para dados estruturados, MLlib para aprendizado de máquina, GraphX para processamento de gráficos e Structured Streaming para análises em tempo real, todas acessíveis por meio de APIs de alto nível em Java, Scala, Python e R. Essa ampla compatibilidade de linguagens e plataformas, com suporte para Windows, macOS e Linux em diversas arquiteturas, o torna altamente adaptável a diversos ambientes corporativos.

Os principais pontos fortes incluem sua velocidade excepcional para computações iterativas e na memória, seu conjunto abrangente de ferramentas para diversas cargas de trabalho de dados e suas opções flexíveis de implantação em clusters locais, autônomos, YARN e Kubernetes. Essa flexibilidade permite escalar desde pequenas tarefas de desenvolvimento até implantações massivas de produção.

No entanto, a complexidade de configuração e otimização do Spark, especialmente em ambientes distribuídos e seguros, pode ser um desafio. Embora ofereça amplos recursos de segurança — incluindo autenticação forte (Kerberos, OAuth 2.0), autorização (ACLs, RBAC) e criptografia para dados em trânsito (SSL/TLS) e em repouso (HDFS TDE, criptografia Parquet) —, estes exigem implementação cuidadosa e gerenciamento contínuo para mitigar vulnerabilidades conhecidas. Os usuários devem permanecer atentos às atualizações de segurança e aderir às melhores práticas para proteger dados confidenciais.

Concluindo, o Apache Spark é uma ferramenta indispensável para aplicações modernas com uso intensivo de dados, oferecendo recursos incomparáveis para processamento, análise e transformação de vastos conjuntos de dados. Seus pontos fortes em desempenho, versatilidade e integração de ecossistemas o tornam uma escolha líder para iniciativas de engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina. As organizações devem aproveitar seu poder, priorizando configurações de segurança robustas, atualizações regulares e gerenciamento estratégico de recursos para maximizar seus benefícios.

As informações fornecidas baseiam-se em dados disponíveis publicamente e podem variar dependendo das configurações específicas do dispositivo. Para obter informações atualizadas, consulte os recursos oficiais do fabricante.