Wat zijn cores en executors in Spark?

Gevraagd door: Dancho Lazaga | Laatst bijgewerkt: 12 april 2020
Categorie: technologie en computergegevensopslag en warehousing
3,9/5 (1.774 weergaven . 34 stemmen)
Kernen : een kern is een basisberekeningseenheid van de CPU en een CPU kan een of meer kernen hebben om taken op een bepaald moment uit te voeren. Hoe meer kernen we hebben, hoe meer werk we kunnen doen. In Spark bepaalt dit het aantal parallelle taken dat een uitvoerder kan uitvoeren.

Afgezien hiervan, wat zijn executeurs in Spark?

Uitvoerders zijn processen van werkknooppunten die verantwoordelijk zijn voor het uitvoeren van individuele taken in een bepaalde Spark- taak. Ze worden gestart aan het begin van een Spark- toepassing en worden doorgaans gedurende de gehele levensduur van een toepassing uitgevoerd. Zodra ze de taak hebben uitgevoerd, sturen ze de resultaten naar de chauffeur.

Bovendien, wat is een vonkkern? Spark Core is de fundamentele eenheid van het hele Spark- project. Het biedt allerlei functionaliteiten, zoals taakverdeling, planning en invoer-uitvoerbewerkingen enz. Spark maakt gebruik van een speciale gegevensstructuur die bekend staat als RDD (Resilient Distributed Dataset). Het is de thuisbasis voor API die de RDD's definieert en manipuleert.

Hiervan, hoe kies je het aantal executeurs in Spark?

Aantal beschikbare executors = (totaal cores/num-cores-per- executor ) = 150/5 = 30. 1 executor overlaten voor ApplicationManager => --num- executors = 29. Aantal executors per node = 30/10 = 3 Geheugen per uitvoerder = 64GB/3 = 21GB.

Waar wordt Spark-garen-uitvoerder memoryOverhead voor gebruikt?

De waarde van de vonk . garen . uitvoerder . De eigenschap memoryOverhead wordt toegevoegd aan het geheugen van de uitvoerder om het volledige geheugenverzoek aan YARN voor elke uitvoerder te bepalen .

30 gerelateerde vragen gevonden antwoorden

Wat is het standaard Spark-uitvoerdergeheugen?

In Spark, de executeur - geheugen vlag bestuurt de uitvoerder heap size (hetzelfde geldt voor garen en slurm), de standaardwaarde is 512 MB per uitvoerder.

Wat is executeur-geheugen in Spark?

Elke Spark- toepassing heeft één uitvoerder op elk werkknooppunt. Het uitvoerdergeheugen is in feite een maatstaf voor hoeveel geheugen van het werkknooppunt de toepassing zal gebruiken.

Wat gebeurt er als de uitvoerder faalt in Spark?

Storing van werkknooppunt: het knooppunt dat de toepassingscode op het Spark- cluster uitvoert, is het Spark- werkknooppunt. Elk van de worker-knooppunten waarop executor draait, kan mislukken , wat resulteert in verlies van in-memory. Als er ontvangers op defecte knooppunten draaiden, gaan hun buffergegevens verloren.

Hoe stem ik een sparkjob af?

In de volgende secties worden algemene optimalisaties en aanbevelingen voor Spark-taken beschreven.
  1. Kies de gegevensabstractie.
  2. Gebruik een optimaal gegevensformaat.
  3. Selecteer standaard opslag.
  4. Gebruik de cache.
  5. Maak efficiënt gebruik van het geheugen.
  6. Optimaliseer dataserialisatie.
  7. Gebruik emmers.
  8. Optimaliseer samenvoegingen en shuffles.

Hoe stel ik het geheugen van de bestuurder en de uitvoerder in op Spark?

U kunt dat doen door ofwel:
  1. instellen in het eigenschappenbestand (standaard is $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf ), spark.driver.memory 5g.
  2. of door tijdens runtime een configuratie-instelling op te geven $ ./bin/spark-shell --driver-memory 5g.

Wat zijn NUM-uitvoerders in Spark?

De -- aantal - uitvoerders definieert het aantal uitvoerders , wat werkelijk het totale aantal toepassingen definieert dat zal worden uitgevoerd . U kunt de -- executor -cores specificeren die definieert hoeveel CPU-cores beschikbaar zijn per uitvoerder / applicatie.

Hoe voer ik Spark uit in de lokale modus?

In de lokale modus, vonk banen draaien op een enkele machine, en in parallel worden uitgevoerd met behulp van multi-threading: Dit beperkt parallellisme tot (maximaal) het aantal cores in uw machine. Om banen te draaien in de lokale modus, moet u eerst reserve een machine via slurm in de interactieve modus en log in om het.

Wat is een RDD-partitie?

Veerkrachtige gedistribueerde datasets ( RDD ) is een eenvoudige en onveranderlijke gedistribueerde verzameling objecten. Elke RDD is opgesplitst in meerdere partities die kunnen worden berekend op verschillende knooppunten van het cluster. In Spark wordt elke functie alleen op RDD's uitgevoerd.

Hoe werkt samenvloeien in vonk?

coalesce gebruikt bestaande partities om de hoeveelheid gegevens die wordt geschud tot een minimum te beperken. repartition maakt nieuwe partities aan en voert een volledige shuffle uit. samenvoegen resulteert in partities met verschillende hoeveelheden gegevens (soms partities met veel verschillende groottes) en herpartitionering resulteert in partities van ongeveer gelijke grootte.

Wat zijn Spark-fasen?

In Apache Spark is een fase een fysieke uitvoeringseenheid. We kunnen stellen dat het een stap is in een fysiek uitvoeringsplan. Het is een reeks parallelle taken - één taak per partitie. Met andere woorden, elke taak wordt opgedeeld in kleinere sets taken, wat je fasen noemt. Aangezien stage alleen kan werken op de partities van een enkele RDD.

Wat zijn spark-executor-instanties?

uitvoerder . instances is slechts een verzoek. Spark ApplicationMaster voor uw toepassing zal een verzoek indienen bij YARN ResourceManager voor aantal containers = spark . uitvoerder . gevallen .

Wat is spark-serialisatie?

Enkele feiten over Spark .
Een object serialiseren betekent dat de toestand ervan wordt omgezet in een bytestroom, zodat de bytestroom weer kan worden teruggezet in een kopie van het object. Een Java-object is serialiseerbaar als zijn klasse of een van zijn superklassen java implementeert. io. Serializable interface of de subinterface, java.

Hoe berekent Spark het aantal taken?

2. Wat bepaalt het aantal uit te voeren taken ? dus wanneer rdd3 wordt berekend, genereert Spark een taak per partitie van rdd1 en met de implementatie van actie zal elke taak zowel het filter als de kaart per regel uitvoeren om te resulteren in rdd3. Aantal partities bepaalt het aantal taken .

Hoe werkt een vonkcluster?

Apache Spark is een open source, gedistribueerde computerengine voor algemeen gebruik die wordt gebruikt voor het verwerken en analyseren van een grote hoeveelheid gegevens. Net als Hadoop MapReduce, werkt ook met het systeem om gegevens in de cluster te verdelen en verwerken parallel. Elke uitvoerder is een afzonderlijk Java-proces.

Wat is een vonkcontext?

Een SparkContext is een client van de uitvoeringsomgeving van Spark en fungeert als de master van de Spark- toepassing. SparkContext stelt interne services in en brengt een verbinding tot stand met een Spark- uitvoeringsomgeving.

Wat zijn de componenten van vonk?

Hieronder volgen 6 componenten in Apache Spark Ecosystem die Apache Spark-Spark Core , Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX ​​en SparkR mogelijk maken.

Wat is de vonkdriver?

De Spark-driver is het programma dat de transformaties en acties op RDD's van gegevens declareert en dergelijke verzoeken indient bij de master. In de praktijk is de driver het programma dat de SparkContext maakt en verbinding maakt met een bepaalde Spark Master.