¿Qué son los núcleos y ejecutores de Spark?
Preguntado por: Dancho Lazaga | Última actualización: 12 de abril de 2020
Categoría: tecnología e informática almacenamiento y almacenamiento de datos
Núcleos : un núcleo es una unidad de cálculo básica de la CPU y una CPU puede tener uno o más núcleos para realizar tareas en un momento determinado. Cuantos más núcleos tengamos, más trabajo podremos hacer. En Spark , esto controla la cantidad de tareas paralelas que puede ejecutar un ejecutor .
Además de esto, ¿qué son los ejecutores en Spark?Los ejecutores son los procesos de los nodos trabajadores encargados de ejecutar tareas individuales en un trabajo de Spark determinado. Se inician al comienzo de una aplicación Spark y, por lo general, se ejecutan durante toda la vida útil de una aplicación. Una vez que han ejecutado la tarea, envían los resultados al conductor.
Además, ¿qué es un núcleo de chispa? Spark Core es la unidad fundamental de todo el proyecto Spark . Proporciona todo tipo de funcionalidades como despacho de tareas, programación y operaciones de entrada-salida, etc. Spark hace uso de una estructura de datos especial conocida como RDD (Resilient Distributed Dataset). Es el hogar de la API que define y manipula los RDD.
Por lo tanto, ¿cómo se elige el número de ejecutores en Spark?
Número de ejecutores disponibles = (núcleos totales / núm-núcleos-por- ejecutor ) = 150/5 = 30. Dejando 1 ejecutor para ApplicationManager => --num- ejecutores = 29. Número de ejecutores por nodo = 30/10 = 3 .Memoria por ejecutor = 64GB / 3 = 21GB.
¿Para que se utiliza el ejecutor de hilos de chispa?
El valor de la chispa . hilo . albacea . La propiedad memoryOverhead se agrega a la memoria del ejecutor para determinar la solicitud de memoria completa a YARN para cada ejecutor .
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¿Cuál es la memoria del ejecutor de Spark predeterminada?
En Spark, el ejecutor - controles indicador de memoria del tamaño ejecutor montón (de manera similar para el hilo y Slurm), el valor predeterminado es de 512 MB por ejecutor.
¿Qué es la memoria del ejecutor en Spark?
Cada aplicación Spark tendrá un ejecutor en cada nodo trabajador. La memoria del ejecutor es básicamente una medida de cuánta memoria del nodo trabajador utilizará la aplicación.
¿Qué pasa cuando el albacea falla en chispa?
El fallo de nodo trabajador - El nodo que se ejecuta el código de la aplicación en el clúster Spark es el nodo trabajador chispa. Cualquiera de los nodos trabajadores que ejecutan ejecutor puede fallar , lo que da como resultado la pérdida de memoria. Si algún receptor se estaba ejecutando en nodos fallidos , se perderán sus datos de búfer.
¿Cómo ajusto un trabajo de chispa?
Las siguientes secciones describen las optimizaciones y recomendaciones de trabajos habituales de Spark.
- Elija la abstracción de datos.
- Utilice un formato de datos óptimo.
- Seleccione el almacenamiento predeterminado.
- Usa el caché.
- Usa la memoria de manera eficiente.
- Optimice la serialización de datos.
- Utilice agrupamiento.
- Optimice las combinaciones y las mezclas.
¿Cómo configuro la memoria del controlador y el ejecutor en Spark?
Puede hacerlo de una de las siguientes maneras:
- configurándolo en el archivo de propiedades (el valor predeterminado es $ SPARK_HOME / conf / spark-defaults.conf), spark.driver.memory 5g.
- o proporcionando el ajuste de configuración en tiempo de ejecución $ ./bin/spark-shell --driver-memory 5g.
¿Qué es NUM ejecutores en Spark?
El número de ejecutores define el número de ejecutores , que realmente define el número total de aplicaciones que se ejecutarán. Puede especificar - ejecutor -cores que define cuántos núcleos de CPU están disponibles por ejecutor / aplicación.
¿Cómo ejecuto Spark en modo local?
En el modo local , los trabajos de chispa se ejecutan en una sola máquina y se ejecutan en paralelo utilizando subprocesos múltiples: esto restringe el paralelismo a (como máximo) la cantidad de núcleos en su máquina. Para ejecutar trabajos en modo local , primero debe reservar una máquina a través de SLURM en modo interactivo e iniciar sesión en ella.
¿Qué es la partición RDD?
Los conjuntos de datos distribuidos resistentes ( RDD ) son una colección distribuida simple e inmutable de objetos. Cada RDD se divide en varias particiones que pueden calcularse en diferentes nodos del clúster. En Spark, cada función se realiza solo en RDD .
¿Cómo funciona la fusión en Spark?
coalesce utiliza particiones existentes para minimizar la cantidad de datos que se mezclan. la repartición crea nuevas particiones y realiza una reproducción aleatoria completa. la fusión da como resultado particiones con diferentes cantidades de datos (a veces particiones que tienen tamaños muy diferentes) y la repartición da como resultado particiones de aproximadamente el mismo tamaño.
¿Qué son las etapas Spark?
En Apache Spark , una etapa es una unidad física de ejecución. Podemos decir que es un paso en un plan de ejecución física. Es un conjunto de tareas paralelas: una tarea por partición. En otras palabras, cada trabajo se divide en conjuntos más pequeños de tareas, es lo que llaman etapas . Dado que stage solo puede funcionar en las particiones de un solo RDD.
¿Qué son las instancias de ejecutor de chispa?
albacea . casos es simplemente una solicitud. Spark ApplicationMaster para su aplicación hará una solicitud a YARN ResourceManager para el número de contenedores = chispa . albacea . instancias .
¿Qué es la serialización de chispas?
Algunos hechos sobre Spark .
Serializar un objeto significa convertir su estado en un flujo de bytes para que el flujo de bytes pueda revertirse a una copia del objeto. Un objeto Java es serializable si su clase o cualquiera de su superclase implementa java. io. Interfaz serializable o su subinterfaz, java. ¿Cómo calcula Spark la cantidad de tareas?
2. ¿Qué determina el número de tareas a ejecutar? por lo que cuando se calcula rdd3, chispa generará una tarea por partición de RDD1 y con la aplicación de las medidas cada tarea se ejecutará tanto el filtro como el mapa por línea para dar lugar a rdd3. El número de particiones determina el número de tareas .
¿Cómo funciona el clúster de chispas?
Apache Spark es un motor de computación distribuida de uso general y de código abierto que se utiliza para procesar y analizar una gran cantidad de datos. Al igual que Hadoop MapReduce, también funciona con el sistema para distribuir datos en el clúster y procesar los datos en paralelo. Cada ejecutor es un proceso java independiente.
¿Qué es el contexto de chispa?
Un SparkContext es un cliente del entorno de ejecución de Spark y actúa como el maestro de la aplicación Spark . SparkContext configura servicios internos y establece una conexión con un entorno de ejecución de Spark .
¿Cuáles son los componentes de la chispa?
A continuación se muestran 6 componentes en el ecosistema Apache Spark que habilitan a Apache Spark: Spark Core , Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX y SparkR.
¿Qué es el impulsor de chispa?
El controlador de chispa es el programa que declara las transformaciones y acciones en RDD de datos y envía dichas solicitudes al maestro. En términos prácticos, el controlador es el programa que crea SparkContext, conectándose a un Spark Master determinado.