Что такое диспетчеры кластеров в Spark

Apache Spark — это мощный инструмент для обработки больших объемов данных в распределенных кластерах. Для эффективного использования Spark необходимо правильно управлять ресурсами кластера. Для этого используются диспетчеры кластеров, такие как Apache YARN, Apache Mesos и Standalone Cluster Manager. В этой статье мы рассмотрим, как управлять кластерами Spark с помощью диспетчеров.

Диспетчеры кластеров в Spark: особенности использования в практических примерах

Диспетчеры кластеров — это компоненты, которые управляют распределением ресурсов (процессоров, памяти и т. д.) между приложениями, работающими на кластере. Они обеспечивают изоляцию ресурсов и управление задачами на кластере. Apache Spark поддерживает несколько диспетчеров ресурсов, но в этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные:

1. Apache YARN: Распределенный диспетчер, разработанный Apache Hadoop, который позволяет управлять ресурсами кластера.
2. Apache Mesos: Универсальный диспетчер, поддерживающий различные типы рабочих нагрузок.
3. Standalone Cluster Manager: Встроенный диспетчер Spark для управления кластером.

Apache YARN является популярным диспетчером для кластеров Hadoop. Для использования YARN с Spark, вам необходимо указать его в конфигурации Spark. Рассмотрим следующий пример:

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("yarn")
sc = SparkContext(conf=conf)

# Ваш код Spark здесь

sc.stop()

В данном примере мы создаем конфигурацию Spark с использованием диспетчера YARN и создаем SparkContext с этой конфигурацией.

Apache Mesos — это универсальный диспетчер, который можно использовать с различными приложениями. Для использования Mesos с Spark, вам также нужно указать его в конфигурации Spark:

from pyspark import SparkConf, SparkContext


conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("mesos://<mesos-master>")
sc = SparkContext(conf=conf)

# Ваш код Spark здесь

sc.stop()

В данном примере вместо <mesos-master> необходимо вставить адрес вашего Mesos-мастера.

Если вы хотите использовать встроенный диспетчер Spark (Standalone Cluster Manager), то просто укажите «local» в качестве мастера:

from pyspark import SparkConf, SparkContext


conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# Ваш код Spark здесь


sc.stop()

Стоит отметить, что данный пример удобен для тестирования на локальной вычислительной машине.

Таким образом, диспетчеры кластеров играют важную роль в эффективном управлении кластерами и вычислительными ресурсами Apache Spark. В данной статье мы рассмотрели примеры кода на Python для использования различных диспетчеров, таких как Apache YARN, Apache Mesos и Standalone Cluster Manager. Выбор конкретного диспетчера зависит от ваших потребностей и настроек вашего кластера.

Код курса

CORS

Ближайшая дата курса

по запросу

Продолжительность

ак.часов

Стоимость обучения

0 руб.

Это делает фреймворк Apache Spark весьма полезным средством для Data Scientist’а и разработчика Big Data приложений.

Больше подробностей про применение Apache Spark в проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы узнаете на практических курсах по Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

• Графовые алгоритмы в Apache Spark
• Машинное обучение в Apache Spark
• Потоковая обработка в Apache Spark
• Основы Apache Spark для разработчиков
• Анализ данных с Apache Spark
• Разработка и внедерение ML-решений
• Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

1. https://spark.apache.org/documentation.html
2. К.Харау, Э.Ковински, П.Венделл, М.Захария. Изучаем Spark: молниеносный анализ данных