Sparkのコアとエグゼキュータとは何ですか？

コア：コアはCPUの基本的な計算ユニットであり、CPUには、特定の時間にタスクを実行するための1つ以上のコアが含まれる場合があります。コアが多ければ多いほど、より多くの作業を実行できます。 Sparkでは、これはエグゼキュータが実行できる並列タスクの数を制御します。

これに加えて、スパークのエグゼキュータは何ですか？

エグゼキュータは、特定のSparkジョブで個々のタスクを実行することを担当するワーカーノードのプロセスです。これらはSparkアプリケーションの開始時に起動され、通常はアプリケーションの存続期間全体にわたって実行されます。タスクを実行すると、結果がドライバーに送信されます。

さらに、スパークコアとは何ですか？ Spark Coreは、 Sparkプロジェクト全体の基本単位です。これは、スパークRDD（弾性分散データセット）として知られる特別なデータ構造を利用するなど、すべてのタスクのディスパッチなどの機能の一種、スケジューリング、入出力操作を提供します。これは、RDDを定義および操作するAPIのホームです。

ここで、Sparkのエグゼキュータの数をどのように選択しますか？

使用可能なエグゼキュータの数=（合計コア/ num-cores-per- executor ）= 150/5 =30。ApplicationManagerに1つのエグゼキュータを残す=>-num- executors = 29。ノードあたりのエグゼキュータの数= 30/10 = 3 。エグゼキュータあたりのメモリ= 64GB / 3 = 21GB。

スパークヤーンエグゼキュータメモリオーバーヘッドは何に使用されますか？

スパークの値。糸。エグゼキュータ。 memoryOverheadプロパティがエグゼキュータメモリに追加され、各エグゼキュータのYARNへのフルメモリ要求を決定します。

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デフォルトのSparkエグゼキュータメモリは何ですか？

スパークでは、エグゼキュータ-メモリフラグ制御（同様に糸とSLURM用）エグゼキュータ・ヒープ・サイズは、デフォルト値はエグゼキュータ当たり512メガバイトです。

Sparkのエグゼキュータメモリとは何ですか？

すべてのsparkアプリケーションには、各ワーカーノードに1つのエグゼキュータがあります。エグゼキュータメモリは、基本的に、アプリケーションが使用するワーカーノードのメモリ量の尺度です。

エグゼキュータがスパークに失敗するとどうなりますか？

ワーカーノードの障害–Sparkクラスターでアプリケーションコードを実行するノードはSparkワーカーノードです。エグゼキュータを実行しているワーカーノードのいずれかが失敗する可能性があるため、メモリ内が失われます。失敗したノードでレシーバーが実行されている場合、それらのバッファーデータは失われます。

Sparkジョブを調整するにはどうすればよいですか？

次のセクションでは、一般的なSparkジョブの最適化と推奨事項について説明します。

データの抽象化を選択します。
最適なデータ形式を使用してください。
デフォルトのストレージを選択します。
キャッシュを使用します。
メモリを効率的に使用します。
データのシリアル化を最適化します。
バケットを使用します。
結合とシャッフルを最適化します。

ドライバーとエグゼキューターのメモリをSparkに設定するにはどうすればよいですか？

あなたはどちらかによってそれをすることができます：

プロパティファイル（デフォルトは$ SPARK_HOME / conf / spark-defaults.conf）、spark.driver.memory5gで設定します。
または、実行時に構成設定を提供することによって$ ./bin/spark-shell --driver-memory5g。

SparkのNUMエグゼキュータとは何ですか？

- NUM -執行は本当に実行されるアプリケーションの合計数を定義するエグゼキュータの数を、定義されています。多くのCPUコアは、エグゼキュータ/アプリケーションごとに使用可能であるかを定義エグゼキュータの-cores -あなたが指定することができます。

ローカルモードでSparkを実行するにはどうすればよいですか？

ローカルモードでは、スパークジョブは、単一のマシン上で実行し、マルチスレッド使用して並列に実行されています（最大で）に、この制限し、並列マシンにおけるコアの数を。ローカルモードでジョブを実行するには、最初にインタラクティブモードでSLURMを介してマシンを予約し、それにログインする必要があります。

RDDパーティションとは何ですか？

復元力のある分散データセット（ RDD ）は、オブジェクトのシンプルで不変の分散コレクションです。各RDDは複数のパーティションに分割され、クラスターの異なるノードで計算される場合があります。 Sparkでは、すべての機能はRDDでのみ実行されます。

合体は火花の中でどのように機能しますか？

合体は、既存のパーティションを使用して、シャッフルされるデータの量を最小限に抑えます。 repartitionは新しいパーティションを作成し、完全なシャッフルを実行します。合体すると、データ量が異なるパーティション（場合によってはサイズが大きく異なるパーティション）になり、再パーティション化すると、ほぼ同じサイズのパーティションになります。

Sparkステージとは何ですか？

Apache Sparkでは、ステージは実行の物理的な単位です。これは、物理的な実行計画の1つのステップであると言えます。これは一連の並列タスクであり、パーティションごとに1つのタスクです。つまり、各ジョブは小さなタスクセットに分割され、これをステージと呼びます。ステージは単一のRDDのパーティションでのみ機能するため。

Spark executorインスタンスとは何ですか？

エグゼキュータ。インスタンスは単なるリクエストです。アプリケーションのSpark ApplicationMasterはコンテナ=スパークの数のYARNのResourceManagerに要求を行います。エグゼキュータ。インスタンス。

Sparkシリアル化とは何ですか？

Sparkに関するいくつかの事実。

オブジェクトをシリアル化するということは、その状態をバイトストリームに変換して、バイトストリームをオブジェクトのコピーに戻すことができるようにすることを意味します。 Javaオブジェクトは、そのクラスまたはそのスーパークラスのいずれかがJavaを実装している場合、シリアライズ可能です。 io。シリアル化可能なインターフェイスまたはそのサブインターフェイス、java。

sparkはタスクの数をどのように計算しますか？

2.実行するタスクの数を決定するものは何ですか？したがって、rdd3が計算されると、 sparkはrdd1のパーティションごとにタスクを生成し、アクションの実装により、各タスクは行ごとにフィルターとマップの両方を実行してrdd3を生成します。パーティションの数によって、タスクの数が決まります。

Spark Clusterはどのように機能しますか？

Apache Sparkは、大量のデータの処理と分析に使用されるオープンソースの汎用分散コンピューティングエンジンです。 Hadoop MapReduceと同様に、システムと連携してクラスター全体にデータを分散し、データを並列処理します。各エグゼキュータは個別のJavaプロセスです。

Sparkコンテキストとは何ですか？

SparkContextは、 Sparkの実行環境のクライアントであり、 Sparkアプリケーションのマスターとして機能します。 SparkContextは内部サービスをセットアップし、 Spark実行環境への接続を確立します。

Sparkのコンポーネントは何ですか？

以下は、Apache Spark-Spark Core 、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX、およびSparkRを強化するApacheSparkエコシステムの6つのコンポーネントです。

スパークドライバーとは何ですか？

スパークドライバは、データのRDDSに変換し、アクションを宣言し、マスターにそのようなリクエストを送信するプログラムです。実際には、ドライバーは、SparkContextを作成し、特定のSparkマスターに接続するプログラムです。