Как происходит сериализация данных в Apache Spark

В этой статье обсудим важную тему сериализации данных в распределенных приложениях, созданных на базе распределенной фреймворка Apache Spark для работы с Big Data. Читайте далее, чтобы узнать об особенностях механизма сериализации данных Spark и как его использование помогает улучшить надежность и скорость распределенных приложений.

Сериализация данных в распределенной среде Apache Spark: особенности и применение

Перевод данных в последовательность байтов, известный как сериализация (serialization), применяется в распределенных приложениях для передачи данных по сети или между узлами вычислительного кластера. Например, в распределенной среде Apache Spark при обработке RDD (Resilient Distributed Dataset) узлы обмениваются данными, чтобы узнать о последних изменениях. В Apache Spark механизм сериализации играет важную роль для обмена данными между узлами кластера. Вот некоторые особенности механизма сериализации данных в Apache Spark:

1. Поддержка разных форматов сериализации: Spark поддерживает разные форматы сериализации данных, включая Java Serialization, Kryo и Avro. Каждый формат имеет свои преимущества и недостатки, и выбор формата зависит от конкретной ситуации.
2. Использование Kryo по умолчанию: по умолчанию в Spark используется Kryo для сериализации данных. Kryo — это быстрый и компактный формат сериализации, который может работать с большинством типов данных без необходимости определения пользовательских правил сериализации.
3. Необходимость определения пользовательских правил сериализации: некоторые типы данных, такие как объекты пользовательских классов, могут требовать определения пользовательских правил сериализации, чтобы обеспечить правильную передачу данных между узлами кластера.
4. Избежание сериализации данных при передаче между операциями в пределах узла: Spark также оптимизирует передачу данных между операциями, выполняемыми на одном узле, чтобы избежать необходимости сериализации данных.
5. Использование сжатия данных: Spark может использовать сжатие данных, чтобы уменьшить объем данных, передаваемых между узлами кластера, что ускоряет процесс передачи и уменьшает нагрузку на сеть.
6. Контроль версий: Spark контролирует версии сериализованных данных, чтобы гарантировать совместимость между разными версиями Spark, используемыми на разных узлах кластера.

Практические примеры настройки параметров сериализации в Spark-приложениях

Для настройки параметров сериализации данных в Spark-приложениях используется базовая конфигурация среды выполнения, которая задается при запуске Spark-сессии. Вот пример кода на Python, который задает базовую конфигурацию Spark-приложения и запускает Spark-сессию с портом по умолчанию (local):

from pyspark.sql import SparkSession
# Задание базовой конфигурации среды выполнения
conf = pyspark.SparkConf().setAppName('appName').setMaster('local')
# Развертывание среды выполнения с указанной конфигурацией
sc = pyspark.SparkContext(conf=conf)
# Запуск Spark-сессии
spark = SparkSession(sc)

В представленном выше коде не указаны конкретные параметры сериализации данных, и поэтому Spark будет использовать параметры по умолчанию, используя базовый сериализатор (default pickle serializator). Однако, использование этого сериализатора будет оправдано только в случаях, когда передаются небольшие объемы данных (до 100 Мб). В противном случае, может возникнуть задержка в обработке данных, что может замедлить работу приложения. Для избежания такой ситуации, можно использовать маршал-сериализатор (Marshal Serializer), который использует механизм маршалинга (marshaling). Процесс маршалинга позволяет передавать данные через сетевые ограничители (сетевые экраны или балансировщики нагрузки), разделяя их на пакеты и сжимая, чтобы уменьшить размер. Для использования маршал-сериализатора можно использовать класс MarshalSerializer. Для его установки в качестве основного сериализатора данных приложения необходимо передать его в конструктор класса SparkContext, используя поле serializer. Вот как это можно сделать на языке Python:

from pyspark.serializers import MarshalSerializer 
sc = SparkContext('local', 'test', serializer=MarshalSerializer())

По умолчанию Spark разбивает объекты на пакеты при их сериализации. Чем меньше объектов в каждом пакете, тем выше скорость сериализации. Число пакетов можно установить с помощью параметра batchSize в конструкторе класса SparkContext. Значение по умолчанию составляет 1024 пакета. Приведенный ниже код на Python иллюстрирует, как установить число пакетов в 800 для маршал-сериализатора:

from pyspark.serializers import MarshalSerializer
sc = SparkContext('local', 'serializationApp', serializer=MarshalSerializer(), batchSize=800)

Таким образом, с помощью механизма сериализации данных Spark-приложения могут обмениваться данными в распределенной среде без потерь скорости передачи, обеспечивая надежность и повышенную скорость работы. Это делает Apache Spark полезным инструментом для разработчиков Big Data приложений и Data Scientist’ов. В следующей статье мы рассмотрим управление распределенными данными в Spark.

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