Kıvılcımdaki çekirdekler ve yürütücüler nelerdir?

Sordu: Dancho Lazaga | Son Güncelleme: 12 Nisan 2020
Kategori: teknoloji ve bilgi işlem veri depolama ve depolama
3.9/5 (1.774 Görüntüleme. 34 Oy)
Çekirdekler: bir göbek CPU temel bir hesaplama ünitesi olup, bir işlemci, belirli bir zamanda görevleri gerçekleştirmek için bir veya daha fazla çekirdek olabilir. Ne kadar çok çekirdeğimiz olursa, o kadar çok iş yapabiliriz. Spark'ta bu, bir yürütücünün çalıştırabileceği paralel görevlerin sayısını kontrol eder.

Bunun yanında, kıvılcımdaki uygulayıcılar nelerdir?

Yürütücüler , belirli bir Spark işinde bireysel görevleri çalıştırmaktan sorumlu çalışan düğüm süreçleridir. Bir Spark uygulamasının başlangıcında başlatılırlar ve genellikle bir uygulamanın tüm kullanım ömrü boyunca çalışırlar. Görevi çalıştırdıktan sonra sonuçları sürücüye gönderirler.

Ayrıca, bir kıvılcım çekirdeği nedir? Spark Core , tüm Spark projesinin temel birimidir. Görev gönderme, zamanlama ve giriş-çıkış işlemleri vb. gibi her türlü işlevi sağlar. Spark , RDD (Resilient Distributed Dataset) olarak bilinen Özel veri yapısını kullanır. RDD'leri tanımlayan ve manipüle eden API'nin evidir.

Burada, kıvılcımdaki uygulayıcıların sayısını nasıl seçersiniz?

Kullanılabilir yürütücü sayısı = (toplam çekirdek/ yürütücü başına çekirdek sayısı) = 150/5 = 30. ApplicationManager için 1 yürütücü bırakmak => --num- yürütücüler = 29. Düğüm başına yürütücü sayısı = 30/10 = 3 Yürütücü başına bellek = 64GB/3 = 21GB.

Kıvılcım ipliği yürütücü memoryOverhead ne için kullanılır?

Kıvılcımın değeri. iplik . yürütücü . memoryOverhead özelliği, her bir uygulayıcısı için İPLİK tamamına hafıza talebini belirlemek için yürütücü hafızaya eklenir.

30 İlgili Soru Yanıtı Bulundu

Varsayılan kıvılcım yürütücü belleği nedir?

Kıvılcım olarak, infaz - bellek bayrak denetimleri (benzer İPLİK ve Slurm için) infaz yığın boyutu, varsayılan değer uygulamakla başına 512MB olduğunu.

Kıvılcımdaki yürütücü belleği nedir?

Her kıvılcım uygulamasının her çalışan düğümünde bir yürütücüsü olacaktır. Yürütücü belleği , temel olarak, uygulamanın çalışan düğümün ne kadar belleğini kullanacağının bir ölçüsüdür.

Yürütücü kıvılcım içinde başarısız olduğunda ne olur?

Çalışan düğümünün başarısızlığı – Spark kümesinde uygulama kodunu çalıştıran düğüm, Spark çalışan düğümüdür. Yürütücüyü çalıştıran çalışan düğümlerden herhangi biri başarısız olabilir, bu da bellek içi kayıpla sonuçlanabilir. Başarısız düğümlerde çalışan herhangi bir alıcı varsa, arabellek verileri kaybolur.

Bir kıvılcım işini nasıl ayarlayabilirim?

Aşağıdaki bölümlerde, yaygın Spark iş optimizasyonları ve önerileri açıklanmaktadır.
  1. Veri soyutlamasını seçin.
  2. Optimum veri biçimini kullanın.
  3. Varsayılan depolamayı seçin.
  4. Önbelleği kullanın.
  5. Belleği verimli kullanın.
  6. Veri serileştirmeyi optimize edin.
  7. Kovalama kullanın.
  8. Birleştirmeleri ve karıştırmaları optimize edin.

Spark'ta sürücü ve yürütücü belleği nasıl ayarlarım?

Bunu aşağıdakilerden biriyle yapabilirsiniz:
  1. özellikler dosyasında ayarlayarak (varsayılan $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf ), spark.driver.memory 5g.
  2. veya $ ./bin/spark-shell --driver-memory 5g çalışma zamanında yapılandırma ayarını sağlayarak.

Kıvılcımdaki NUM yürütücü nedir?

-- num - yürütücüler , çalıştırılacak toplam uygulama sayısını gerçekten tanımlayan yürütücülerin sayısını tanımlar . Yürütücü /uygulama başına kaç CPU çekirdeğinin kullanılabilir olduğunu tanımlayan -- yürütücü - çekirdeklerini belirtebilirsiniz.

Spark'ı yerel modda nasıl çalıştırırım?

Yerel modda , kıvılcım işleri tek bir makinede çalışır ve çoklu iş parçacığı kullanılarak paralel olarak yürütülür: bu, paralelliği (en fazla) makinenizdeki çekirdek sayısıyla sınırlar. İşleri yerel modda çalıştırmak için, önce etkileşimli modda SLURM aracılığıyla bir makine ayırmanız ve oturum açmanız gerekir.

RDD bölümü nedir?

Esnek Dağıtılmış Veri Kümeleri ( RDD ), basit ve değişmez bir dağıtılmış nesne koleksiyonudur. Her RDD , kümenin farklı düğümlerinde hesaplanabilen birden çok bölüme ayrılır. Spark'ta her işlev yalnızca RDD'lerde gerçekleştirilir.

Birleşme kıvılcım içinde nasıl çalışır?

birleştirme , karıştırılan veri miktarını en aza indirmek için mevcut bölümleri kullanır. repartition yeni bölümler oluşturur ve tam bir karıştırma yapar. birleştirme , farklı miktarlarda veriye (bazen çok farklı boyutlara sahip bölümlere) sahip bölümlerle sonuçlanır ve yeniden bölümleme, kabaca eşit boyutlu bölümlerle sonuçlanır.

Spark aşamaları nelerdir?

Apache Spark'da sahne , fiziksel bir yürütme birimidir. Fiziksel bir yürütme planında bir adım olduğunu söyleyebiliriz. Bir dizi paralel görevdir - bölüm başına bir görev. Başka bir deyişle, her iş daha küçük görev kümelerine bölünür, buna aşamalar denir . Stage yalnızca tek bir RDD'nin bölümlerinde çalışabilir.

Spark yürütücü örnekleri nedir?

yürütücü . örnekler sadece bir istektir. Uygulamanız için Spark ApplicationMaster, kapsayıcı sayısı = spark için YARN ResourceManager'dan bir istekte bulunacaktır. yürütücü . örnekler

Kıvılcım serileştirme nedir?

Kıvılcım Hakkında Bazı Gerçekler.
Bir nesneyi seri hale getirmek, durumunu bir bayt akışına dönüştürmek, böylece bayt akışının nesnenin bir kopyasına geri döndürülebilmesi anlamına gelir. Bir Java nesnesi, sınıfı veya süper sınıfından herhangi biri Java'yı uygularsa seri hale getirilebilir . io. Serileştirilebilir arayüz veya alt arayüzü, java.

Spark, görev sayısını nasıl hesaplar?

2. Yürütülecek görevlerin sayısını ne belirler? bu nedenle, rdd3 hesaplandığında, spark , rdd1'in bölümü başına bir görev oluşturacak ve eylemin uygulanmasıyla her görev , rdd3 ile sonuçlanacak şekilde hem filtreyi hem de satır başına haritayı yürütecektir. Bölüm sayısı , görev sayısını belirler.

Kıvılcım kümesi nasıl çalışır?

Apache Spark , büyük miktarda veriyi işlemek ve analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı, genel amaçlı dağıtılmış bir bilgi işlem motorudur. Tıpkı Hadoop MapReduce gibi, verileri kümeye dağıtmak ve verileri paralel olarak işlemek için sistemle birlikte çalışır . Her yürütücü ayrı bir Java işlemidir.

Kıvılcım bağlamı nedir?

SparkContext , Spark'ın yürütme ortamının bir istemcisidir ve Spark uygulamasının yöneticisi olarak görev yapar. SparkContext , dahili hizmetleri kurar ve bir Spark yürütme ortamına bağlantı kurar.

Kıvılcımın bileşenleri nelerdir?

Aşağıda, Apache Spark-Spark Core , Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX ​​ve SparkR'yi güçlendiren Apache Spark Ekosistemindeki 6 bileşen bulunmaktadır.

Kıvılcım sürücüsü nedir?

Spark sürücüsü , verilerin RDD'leri üzerindeki dönüşümleri ve eylemleri bildiren ve bu tür istekleri master'a ileten programdır. Pratik anlamda sürücü , belirli bir Spark Master'a bağlanan SparkContext'i oluşturan programdır.