Chapitre 15. Comment Spark s'exécute sur un cluster
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Ainsi jusqu'à présent dans le livre, nous nous sommes concentrés sur les propriétés de Spark en tant qu'interface de programmation. Nous avons discuté de la façon dont les API structurées prennent une opération logique, la décomposent en un plan logique et la convertissent en un plan physique qui consiste en fait en des opérations RDD (Resilient Distributed Dataset) qui s'exécutent sur le cluster de machines. Ce chapitre se concentre sur ce qui se passe lorsque Spark procède à l'exécution de ce code. Nous en discutons de manière agnostique : cela ne dépend ni du gestionnaire de cluster que tu utilises, ni du code que tu exécutes. En fin de compte, tout le code Spark s'exécute de la même manière.
Ce chapitre aborde plusieurs sujets clés :
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L'architecture et les composants d'une application Spark.
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Le cycle de vie d'une application Spark à l'intérieur et à l'extérieur de Spark.
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D'importantes propriétés d'exécution de bas niveau, telles que le pipelining
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Ce qu'il faut pour exécuter une application Spark, en guise de transition vers le chapitre 16.
Commençons par l'architecture.
L'architecture d'une application Spark
Dans le chapitre 2 de, nous avons abordé certains des composants de haut niveau d'une application Spark. Passons-les en revue une nouvelle fois :
- Le conducteur de Spark
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Le pilote ...
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