Для обеспечения удобства пользователей сайта используются cookies

Акция! Получи до 2х месяцев хостинга/VPS - бесплатно Подробнее
Техподдержка
Круглосуточно
Круглосуточно

Внимание! Техподдержка работает только через тикет-систему в личном кабинете

Обратиться в техподдержку
Отдел продаж
Пн-пт: 09:00–22:00
Россия
8 800 350 16 69
8 800 350 16 69 Россия
+7 495 155 25 31 Москва
+7 812 628 25 31 Спб
Написать запрос
Написать запрос
AdminVPS Apache Spark

Apache Spark – фреймворк для обработки больших данных и машинного обучения на VPS

Фреймворк для распределенной обработки больших данных. Основные возможности: потоковая аналитика, машинное обучение через MLlib, графовая обработка в GraphX и управление партициями, включая apache spark drop partition для оптимизации хранения.

Заказать сервер
Лого Apache Spark
Apache Spark выполняет задачи в 100 раз быстрее
Apache Spark выполняет задачи в 100 раз быстрее Hadoop благодаря in-memory вычислениям, идеально на VPS для реального времени аналитики
позволяет добавлять узлы
Установка на выделенном сервере позволяет добавлять узлы, обеспечивая spark в облаке для растущих объемов данных без простоев
Легко объединяет данные из различных источников с помощью безопасных API
Легко объединяет данные из различных источников с помощью безопасных API, помогая принимать решения на основе больших датасетов

Apache Spark - это распределенная платформа для обработки данных в кластерах. Основное назначение - анализ больших объемов данных, сфера применения включает data engineering, machine learning, DevOps и CI/CD. Ключевые функции: в-memory обработка для ускорения задач, поддержка SQL-запросов через Spark SQL и интеграция с MLlib для алгоритмов обучения. Это делает spark apache универсальным для потоковой аналитики и графов.

Ключевые функции включают: in-memory обработку для ускорения вычислений, Spark SQL для выполнения запросов, библиотеку MLlib для обучения моделей, поддержку потоковых данных через Structured Streaming и анализ графов с помощью GraphX. Всё это делает Apache Spark универсальным инструментом для работы с большими данными в реальном времени.

Установка Apache Spark на VPS от AdminVPS выполняется в ручном режиме: достаточно выбрать конфигурацию, и система будет готова к использованию всего через несколько минут. Решение полностью совместимо с Ubuntu и CentOS, поддерживает интеграцию с Docker и Kubernetes, что делает процесс масштабирования удобным и быстрым.
Используя Apache Spark, компании получают надёжную инфраструктуру для работы с большими данными, гибкость при росте нагрузки и удобную интеграцию с корпоративными сервисами. Такое решение одинаково хорошо подходит как для стартапов, которым нужно быстро обрабатывать данные, так и для крупных организаций с высокими требованиями к производительности и безопасности. Всё готово к работе сразу после установки - остаётся только подключить источники данных и начать анализ.

Выберите ОС:
Centos 7 / Чистая система
❮
Linux:
Дополнительно:
CPU, кол-во ядер:
1 x 3,6 ГГц
200 ₽./мес.
RAM, ГБ:
2 ГБ
200 ₽./мес.
NVMe, ГБ:
20 ГБ
200 ₽./мес.
Не нашли нужную конфигурацию?
Вы можете сообщить по запросу в отдел продаж
600
руб./ 1мес.
ЗАКАЗАТЬ
screen

Apache Spark на VPS

Установите Apache Spark на VPS от AdminVPS и ускорьте анализ больших данных! С нашей установкой вы получите быстрый запуск spark server, надежный сервер и экспертную поддержку. Преимущества: простота настройки, высокая производительность и безопасность для облачные spark. Закажите managed VPS прямо сейчас и начните работать с apache spark без задержек!

Заказать

Преимущества Apache Spark

Высокая производительность Высокая производительность

Apache Spark выполняет вычисления в памяти (in-memory processing), что ускоряет обработку данных в десятки раз по сравнению с традиционными решениями.

Гибкое масштабирование Гибкое масштабирование

Spark в облаке легко адаптируется под рост объёмов информации и нагрузки: от небольших проектов до дата-центров.

Универсальность применения Универсальность применения

Поддержка SQL-запросов, потоковой аналитики, машинного обучения и обработки графов делает Spark Apache идеальным инструментом для разных задач.

Надёжная инфраструктура Надёжная инфраструктура

Развёртывание Spark server на VPS обеспечивает стабильность, защиту данных и совместимость с корпоративными сервисами.

Удобство администрирования Удобство администрирования

Spark History Server позволяет отслеживать выполнение задач, анализировать логи и управлять кластерами в режиме реального времени.

Круглосуточная поддержка Круглосуточная поддержка

Наша команда готова помочь 24/7 с любыми вопросами.

Возможности Apache Spark
Потоковая обработка данных
Работа с потоками информации в реальном времени для мониторинга, аналитики и автоматизации бизнес-процессов.
Машинное обучение
MLlib в Apache Spark - встроенная библиотека для обучения моделей без необходимости интеграции внешних фреймворков.
Управление хранением
Поддержка Apache Spark drop partition помогает оптимизировать разделы и хранение данных, снижая нагрузку на сервер.
SQL и аналитика
Поддержка Spark SQL для выполнения запросов и генерации отчётов на больших объёмах данных.
Обработка графов
GraphX позволяет анализировать взаимосвязи и строить графовые модели, актуальные для социальных сетей, маркетинга и безопасности.
Интеграция с внешними системами
Совместимость с Hadoop, Kubernetes и Docker, что упрощает работу Spark в облаке и в гибридных инфраструктурах.
Подготовка VPS для установки Apache Spark

Spark работает поверх Java и может использовать локальный режим или кластерный запуск. Перед установкой необходимо убедиться, что сервер работает под управлением актуальной версии Ubuntu, имеет установленную Java, достаточный объём оперативной памяти и подготовленное сетевое окружение. Spark активно использует диск и RAM, поэтому правильная подготовка - ключ к стабильной работе.

Перед установкой рекомендуется очистить сервер от старых версий Java или самописных конфигураций Hadoop, если они не востребованы.

Что необходимо сделать до установки

Обновить сервер:

apt update && apt upgrade -y

Установить базовые инструменты:

apt install curl wget git nano unzip -y

Убедиться, что VPS имеет:

  • •  минимум 2–4 ГБ RAM
  • •  2 ядра процессора
  • •  свободные порты 7077, 8080, 4040

Проверить установленную Java:

java -version

Если Java нет - установить OpenJDK.

Установка Apache Spark на VPS
  1. 1. Установка Java (OpenJDK)

    Apache Spark требует Java 8 или выше.

    Устанавливаем Java:

    apt install openjdk-11-jdk -y

    Проверяем:

    java -version
  2. 2. Скачивание Apache Spark

    Переходим в рабочую директорию:

    cd /opt

    Скачиваем последнюю стабильную версию Spark (например, 3.5.0):

    wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.5.0/spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz

    Распаковываем архив:

    tar -xvf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz
    mv spark-3.5.0-bin-hadoop3 spark
  3. 3. Настройка переменных окружения

    Создаём файл:

    nano /etc/profile.d/spark.sh

  1. Добавляем:

    export SPARK_HOME=/opt/spark
    export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

    Применяем:

    source /etc/profile.d/spark.sh
  2. 4. Запуск Spark в локальном режиме

    Spark может работать без кластера - локальный режим удобен для разработки и обучения моделей.

    Запуск интерфейса Spark Shell (Scala):

    spark-shell

    Запуск PySpark:

    pyspark

    После запуска откроется интерактивная среда для работы с данными.

  3. 5. Запуск Spark Web UI

    При запуске задач Spark открывается веб-интерфейс:

    http://Ваш_IP:4040

    Он позволяет отслеживать:

    • •  использование ресурсов
    • •  состояние потоков
    • •  задачи и стадии обработки
    • •  логи и ошибки
  4. 6. Пример тестового задания

    Создаём файл:

    nano test.py

    Пример:

    from pyspark.sql import SparkSession

    spark = SparkSession.builder.appName("TestApp").getOrCreate()

    data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
    df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

    df.show()
    spark.stop()

    Запуск:

    spark-submit test.py

    Если всё работает - установка выполнена успешно.

Таблица рекомендуемых параметров VPS под Apache Spark
Параметр Рекомендация Комментарий
CPU 2 ядра Для больших задач - 4–8
RAM 4 ГБ Для ML/ETL - 8–16 ГБ
Диск от 20–40 ГБ Spark создаёт временные файлы
Порты 4040, 7077, 8080 Web UI, master, worker
ОС Ubuntu 20.04/22.04 Оптимальная среда
Java OpenJDK 11 Полная совместимость

Дистрибутивы и приложения для VPS

  • Услуги ВПС
  • Релевантные приложения
Россия

VPS в России
Германия

VPS в Германии
Нидерланды

VPS в Нидерландах
Беларусь

VPS в Беларуси
Казахстан

VPS в Казахстане
Финляндия

VPS в Финляндии
Pytorch

Pytorch

Современный фреймворк для глубокого обучения

ComfyUI

ComfyUI

Визуальный конструктор для генерации изображений с ИИ

TensorFlow

TensorFlow

Платформа для AI обучения и GPU-ускорения

Ollama

Ollama

AI-чат-бот с локальными моделями

JupyterLab

JupyterLab

Веб-интерактивная среда разработки для Data Science

Apache Airflow

Apache Airflow

Открытая платформа для Data Science и инжиниринга данных

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook

Система для работы с кодом, визуализацией и данными

Часто задаваемые вопросы

Apache Spark что это?

Apache Spark — это open-source платформа для распределённой обработки данных и машинного обучения, обеспечивающая высокую скорость вычислений и гибкость при работе с большими объёмами информации.

Какие задачи решает Spark server?

Spark используется для потоковой аналитики, построения моделей машинного обучения, обработки SQL-запросов и анализа графов.

Подходит ли Apache Spark для облачных решений?

Да, облачные Spark-сервера легко масштабируются и интегрируются с Kubernetes и Docker, что делает их удобными для бизнеса любого размера.

Что такое Spark History Server?

Это встроенный инструмент, который позволяет отслеживать выполнение задач, анализировать производительность и оптимизировать вычислительные процессы.

Apache Spark drop partition — что это?

Это функция управления разделами данных, позволяющая удалять ненужные партиции и оптимизировать хранение для повышения эффективности работы Spark.

У Вас вопросы? У нас ответы!