स्पार्क में कोर और एक्ज़ीक्यूटर्स क्या होते हैं?

पूछा द्वारा: Dancho Lazaga | अंतिम अपडेट: 12 अप्रैल, 2020
श्रेणी: प्रौद्योगिकी और कंप्यूटिंग डेटा भंडारण और भंडारण
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कोर : एक कोर सीपीयू की एक बुनियादी गणना इकाई है और एक सीपीयू में एक निश्चित समय में कार्य करने के लिए एक या अधिक कोर हो सकते हैं। हमारे पास जितने अधिक कोर होंगे, हम उतना ही अधिक काम कर सकते हैं। स्पार्क में , यह एक निष्पादक द्वारा चलाए जा सकने वाले समानांतर कार्यों की संख्या को नियंत्रित करता है।

इसके अलावा, चिंगारी में निष्पादक क्या हैं?

निष्पादक कार्यकर्ता नोड्स की प्रक्रियाएं हैं जो किसी दिए गए स्पार्क नौकरी में व्यक्तिगत कार्यों को चलाने के लिए जिम्मेदार हैं। उन्हें स्पार्क एप्लिकेशन की शुरुआत में लॉन्च किया जाता है और आम तौर पर एक एप्लिकेशन के पूरे जीवनकाल के लिए चलाया जाता है। एक बार जब वे कार्य पूरा कर लेते हैं तो वे ड्राइवर को परिणाम भेजते हैं।

इसके अलावा, स्पार्क कोर क्या है? स्पार्क कोर पूरे स्पार्क प्रोजेक्ट की मूलभूत इकाई है। यह टास्क डिस्पैचिंग, शेड्यूलिंग और इनपुट-आउटपुट ऑपरेशंस आदि जैसी सभी प्रकार की कार्यक्षमता प्रदान करता है। स्पार्क विशेष डेटा संरचना का उपयोग करता है जिसे आरडीडी (रेसिलिएंट डिस्ट्रिब्यूटेड डेटासेट) के रूप में जाना जाता है। यह एपीआई के लिए घर है जो आरडीडी को परिभाषित और हेरफेर करता है।

इसके बाद, आप चिंगारी में निष्पादकों की संख्या कैसे चुनते हैं?

उपलब्ध निष्पादकों की संख्या = (कुल कोर/संख्या-कोर-प्रति- निष्पादक ) = 150/5 = 30. अनुप्रयोग प्रबंधक के लिए 1 निष्पादक को छोड़ना => --num- निष्पादक = 29. प्रति नोड निष्पादकों की संख्या = 30/10 = 3 मेमोरी प्रति निष्पादक = 64GB/3 = 21GB।

स्पार्क यार्न एक्ज़ीक्यूटर मेमोरीओवरहेड का उपयोग किसके लिए किया जाता है?

चिंगारी का मूल्य। सूतनिष्पादकmemoryOverhead संपत्ति प्रबंधक स्मृति में जोड़ा जाता है प्रत्येक निष्पादक के लिए यार्न के लिए पूर्ण स्मृति अनुरोध निर्धारित करने के लिए।

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डिफ़ॉल्ट स्पार्क निष्पादक मेमोरी क्या है?

स्पार्क में , निष्पादक - मेमोरी ध्वज निष्पादक ढेर आकार (इसी तरह यार्न और स्लम के लिए) को नियंत्रित करता है, डिफ़ॉल्ट मान प्रति निष्पादक 512 एमबी है।

स्पार्क में एक्ज़ीक्यूटर मेमोरी क्या है?

प्रत्येक स्पार्क एप्लिकेशन में प्रत्येक कार्यकर्ता नोड पर एक निष्पादक होगा। निष्पादक मेमोरी मूल रूप से एक उपाय है कि कार्यकर्ता नोड की कितनी मेमोरी एप्लिकेशन उपयोग करेगी।

क्या होता है जब निष्पादक चिंगारी में विफल हो जाता है?

वर्कर नोड की विफलता - स्पार्क क्लस्टर पर एप्लिकेशन कोड चलाने वाला नोड स्पार्क वर्कर नोड है। निष्पादक चलाने वाला कोई भी कार्यकर्ता नोड विफल हो सकता है , इस प्रकार इन-मेमोरी की हानि हो सकती है यदि कोई रिसीवर विफल नोड्स पर चल रहा था, तो उनका बफर डेटा खो जाएगा।

मैं स्पार्क जॉब को कैसे ट्यून करूं?

निम्नलिखित अनुभाग सामान्य स्पार्क नौकरी अनुकूलन और अनुशंसाओं का वर्णन करते हैं।
  1. डेटा एब्स्ट्रैक्शन चुनें।
  2. इष्टतम डेटा प्रारूप का उपयोग करें।
  3. डिफ़ॉल्ट भंडारण का चयन करें।
  4. कैश का प्रयोग करें।
  5. मेमोरी का कुशलता से उपयोग करें।
  6. डेटा क्रमांकन का अनुकूलन करें।
  7. बकेटिंग का प्रयोग करें।
  8. जुड़ने और फेरबदल का अनुकूलन करें।

मैं स्पार्क में ड्राइवर और एक्ज़ीक्यूटर मेमोरी कैसे सेट करूँ?

आप इसे या तो कर सकते हैं:
  1. इसे गुण फ़ाइल में सेट करना (डिफ़ॉल्ट $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf है), Spark.driver.memory 5g।
  2. या रनटाइम पर कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग की आपूर्ति करके $ ./bin/spark-shell --driver-memory 5g.

स्पार्क में NUM निष्पादक क्या हैं?

- संख्या - निष्पादकों निष्पादकों की संख्या है, जो वास्तव में उस चलाया जाएगा अनुप्रयोगों की कुल संख्या को परिभाषित करता है परिभाषित करता है। आप -- executor -cores निर्दिष्ट कर सकते हैं जो परिभाषित करता है कि प्रति निष्पादक /एप्लिकेशन कितने CPU कोर उपलब्ध हैं।

मैं स्थानीय मोड में चिंगारी कैसे चलाऊं?

स्थानीय मोड में , स्पार्क जॉब्स एक मशीन पर चलती हैं, और मल्टी-थ्रेडिंग का उपयोग करके समानांतर में निष्पादित की जाती हैं: यह समांतरता को आपकी मशीन में कोर की संख्या (अधिकतम) तक सीमित कर देती है। स्थानीय मोड में कार्य चलाने के लिए, आपको पहले SLURM के माध्यम से एक मशीन को इंटरेक्टिव मोड में आरक्षित करना होगा और उसमें लॉग इन करना होगा।

आरडीडी विभाजन क्या है?

लचीला वितरित डेटासेट ( आरडीडी ) वस्तुओं का एक सरल और अपरिवर्तनीय वितरित संग्रह है। प्रत्येक RDD को कई विभाजनों में विभाजित किया जाता है, जिसकी गणना क्लस्टर के विभिन्न नोड्स पर की जा सकती है। स्पार्क में, प्रत्येक कार्य केवल RDD पर किया जाता है।

कोलेसेस चिंगारी में कैसे काम करता है?

कोलेसेस फेरबदल किए गए डेटा की मात्रा को कम करने के लिए मौजूदा विभाजन का उपयोग करता है। पुनर्विभाजन नए विभाजन बनाता है और पूर्ण फेरबदल करता है। अलग डेटा के (कभी कभी विभाजन बहुत अलग आकार है कि) और पुनर्विभाजन परिणाम मोटे तौर पर में मात्रा के साथ विभाजन में सम्मिलित परिणाम आकार विभाजन के बराबर।

स्पार्क चरण क्या हैं?

अपाचे स्पार्क में , एक चरण निष्पादन की एक भौतिक इकाई है। हम कह सकते हैं, यह एक भौतिक निष्पादन योजना में एक कदम है। यह समानांतर कार्यों का एक समूह है — प्रति विभाजन एक कार्य। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक कार्य छोटे-छोटे कार्यों में विभाजित हो जाता है, जिसे आप चरण कहते हैं। चूंकि स्टेज केवल एक RDD के विभाजन पर काम कर सकता है।

स्पार्क निष्पादक उदाहरण क्या है?

निष्पादकउदाहरण केवल एक अनुरोध है। आपके आवेदन के लिए स्पार्क एप्लिकेशनमास्टर YARN संसाधन प्रबंधक से कंटेनरों की संख्या = स्पार्क के लिए अनुरोध करेगा। निष्पादकउदाहरण

स्पार्क क्रमांकन क्या है?

स्पार्क के बारे में कुछ तथ्य।
किसी ऑब्जेक्ट को क्रमबद्ध करने का अर्थ है उसकी स्थिति को बाइट स्ट्रीम में बदलना ताकि बाइट स्ट्रीम को वापस ऑब्जेक्ट की कॉपी में बदला जा सके। एक जावा ऑब्जेक्ट क्रमबद्ध होता है यदि उसकी कक्षा या उसका कोई सुपर क्लास या तो java. आईओ सीरियल करने योग्य इंटरफ़ेस या इसका सबइंटरफ़ेस, java.

स्पार्क कार्यों की संख्या की गणना कैसे करता है?

2. निष्पादित किए जाने वाले कार्यों की संख्या क्या निर्धारित करती है? इसलिए जब rdd3 की गणना की जाती है, तो स्पार्क rdd1 के प्रति विभाजन के लिए एक कार्य उत्पन्न करेगा और क्रिया के कार्यान्वयन के साथ प्रत्येक कार्य rdd3 में परिणाम के लिए प्रति पंक्ति फ़िल्टर और मानचित्र दोनों को निष्पादित करेगा। विभाजन की संख्या कार्यों की संख्या निर्धारित करती है

स्पार्क क्लस्टर कैसे काम करता है?

अपाचे स्पार्क एक खुला स्रोत, सामान्य-उद्देश्य वितरित कंप्यूटिंग इंजन है जिसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए किया जाता है। Hadoop MapReduce की तरह, यह पूरे क्लस्टर में डेटा वितरित करने और समानांतर में डेटा को संसाधित करने के लिए सिस्टम के साथ भी काम करता है । प्रत्येक निष्पादक एक अलग जावा प्रक्रिया है।

स्पार्क संदर्भ क्या है?

स्पार्ककॉन्टेक्स्ट स्पार्क के निष्पादन वातावरण का एक क्लाइंट है और यह स्पार्क एप्लिकेशन के मास्टर के रूप में कार्य करता है। स्पार्ककॉन्टेक्स्ट आंतरिक सेवाओं को स्थापित करता है और स्पार्क निष्पादन वातावरण से संबंध स्थापित करता है।

स्पार्क के घटक क्या हैं?

Apache Spark Ecosystem में निम्नलिखित 6 घटक हैं जो Apache Spark- Spark Core , Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX ​​और SparkR को सशक्त बनाते हैं।

स्पार्क ड्राइवर क्या है?

स्पार्क ड्राइवर वह प्रोग्राम है जो डेटा के आरडीडी पर परिवर्तन और कार्यों की घोषणा करता है और मास्टर को ऐसे अनुरोध प्रस्तुत करता है। व्यावहारिक रूप से, ड्राइवर वह प्रोग्राम है जो स्पार्ककॉन्टेक्स्ट बनाता है, किसी दिए गए स्पार्क मास्टर से जुड़ता है।