Как происходит сериализация данных в Apache Spark

курс kafka spark, apache kafka для начинающих, kafka это, ksql, kafka streams, обучение kafka, курсы потоковой обработки kafka, курс kafka spark, apache spark курсы, bigdata курсы, курсы администрирования Hadoop, курсы администрирования hadoop, курсы администрирования spark, курс dataframes spark, spark apache, hive, обучение apache spark, администрирование spark кластера, Spark, фреймворк, СУБД, RDBMS, исполнители, таблица, Big Data

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:

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

Добавить комментарий

Поиск по сайту