Spark Standalone en Kubernetes

1. ¿Puedes ejecutar chispa en kubernetes??
2. Se puede ejecutar Spark en modo independiente?
3. ¿Cómo ejecuto Spark en modo cliente independiente??
4. Se puede sencillo ser recipiente?
5. ¿Cómo ejecuto un trabajo de chispa en Kubernetes??
6. ¿Cómo creo un clúster independiente de chispa??
7. ¿Cuál es la diferencia entre el modo independiente y local de Spark??
8. ¿Spark Standalone usa Hadoop?
9. ¿Cuál es la diferencia entre el clúster Spark Kubernetes y el modo cliente??
10. ¿Qué es el modo independiente??
11. ¿Está lista Spark on Kubernetes Production??
12. ¿Por qué ejecutar chispa en kubernetes??
13. ¿Pueden los Kubernetes reemplazar el hilo??
14. ¿Por qué ejecutar chispa en kubernetes??
15. ¿Puedo ejecutar Spark en un contenedor Docker??
16. ¿Está lista Spark on Kubernetes Production??
17. ¿Spare en Kubernetes necesita Hadoop??
18. ¿Cuáles son las desventajas de la chispa??
19. ¿Por qué los K8 son tan difíciles??
20. ¿Por qué Spark es mejor que los pandas??
21. Puede chispa reemplazar pandas?
22. Que es mejor chispa o pyspark?

¿Puedes ejecutar chispa en kubernetes??

Spark puede ejecutarse en clústeres administrados por Kubernetes. Esta característica utiliza el programador nativo de Kubernetes que se ha agregado a Spark. El planificador de Kubernetes es actualmente experimental. En versiones futuras, puede haber cambios de comportamiento en torno a la configuración, imágenes de contenedores y puntos de entrada.

Se puede ejecutar Spark en modo independiente?

Además de ejecutar en los gerentes de clúster de mesos o hilo, Spark también proporciona un modo de implementación independiente simple. Puede lanzar un clúster independiente, ya sea manualmente, iniciando un maestro y trabajadores a mano, o usar nuestros scripts de lanzamiento proporcionados. También es posible ejecutar estos demonios en una sola máquina para probar.

¿Cómo ejecuto Spark en modo cliente independiente??

Para instalar el modo Spark Standalone, simplemente coloque una versión compilada de Spark en cada nodo en el clúster. Puede obtener versiones previamente construidas de Spark con cada lanzamiento o construirlo usted mismo.

Se puede sencillo ser recipiente?

Contenedorando su aplicación

El último paso es crear una imagen de contenedor para nuestra aplicación Spark para que podamos ejecutarla en Kubernetes. Para contenedorizar nuestra aplicación, simplemente necesitamos construirla y empujarla a Docker Hub. Deberá que Docker se ejecute y se inicie sesión en Docker Hub como cuando construimos la imagen base.

¿Cómo ejecuto un trabajo de chispa en Kubernetes??

Ejecutando Spark-Submit desde el clúster

Si desea ejecutar Spark-Submit desde dentro de un Pod, tendrá que otorgar el acceso a la POD a la API K8S. Esto se realiza creando un rol con los permisos y adjuntándolo a la cápsula a través de una cuenta de servicio: guarde esto como un archivo YAML y aplíquelo con Kubectl Aplicar -F.

¿Cómo creo un clúster independiente de chispa??

Para crear un clúster independiente de Spark, tenemos que instalar una versión compilada de Apache Spark en cada nodo en el clúster, Python y también tenemos que instalar Java JDK en cada máquina. También es muy importante instalar las mismas versiones en cada máquina.

¿Cuál es la diferencia entre el modo independiente y local de Spark??

Entonces, la única diferencia entre el modo independiente y local es que en independiente está definiendo "contenedores" para que el trabajador y la chispa del maestro se ejecute en su máquina (para que pueda tener 2 trabajadores y sus tareas se pueden distribuir en el JVM de esos dos trabajadores?)

¿Spark Standalone usa Hadoop?

¿Necesito hadoop para correr chispa?? No, pero si se ejecuta en un clúster, necesitará algún tipo de sistema de archivos compartidos (por ejemplo, NFS montado en la misma ruta en cada nodo). Si tiene este tipo de sistema de archivos, puede implementar Spark en modo independiente.

¿Cuál es la diferencia entre el clúster Spark Kubernetes y el modo cliente??

En modo de clúster, el controlador se ejecuta en uno de los nodos de los trabajadores, y este nodo se muestra como un controlador en la interfaz de usuario web de Spark de su aplicación. El modo de clúster se usa para ejecutar trabajos de producción. En modo cliente, el controlador ejecuta localmente desde donde está enviando su solicitud utilizando el comando Spark-submit.

¿Qué es el modo independiente??

Cuando inicia el software, detecta cualquier marco que esté conectado a la computadora. Si no se conecta un marco, el software se ejecuta en modo "independiente".

¿Está lista Spark on Kubernetes Production??

La comunidad lideró el desarrollo de características clave como montajes de volumen, asignación dinámica y manejo elegante del apagado del nodo. Como resultado de estas características, el proyecto Spark-on-Kubernetes se marcará oficialmente como generalmente disponible y listo para la producción de Spark 3.1.

¿Por qué ejecutar chispa en kubernetes??

Kubernetes facilita el funcionamiento de las aplicaciones de Spark con la implementación automatizada sobre una base de escritura, esto, en comparación con tener una configuración de chispa de recursos siempre en línea. K8S también hace que mover sus aplicaciones Spark a través de diferentes proveedores de servicios sea un proceso sin problemas.

¿Pueden los Kubernetes reemplazar el hilo??

Existen numerosas ventajas en ejecutar chispa en kubernetes en lugar de hilo. Veamos los beneficios clave: empaquetar todas las dependencias junto con aplicaciones Spark en contenedores. Esto evita problemas de dependencia que son comunes con Spark.

¿Por qué ejecutar chispa en kubernetes??

Kubernetes facilita el funcionamiento de las aplicaciones de Spark con la implementación automatizada sobre una base de escritura, esto, en comparación con tener una configuración de chispa de recursos siempre en línea. K8S también hace que mover sus aplicaciones Spark a través de diferentes proveedores de servicios sea un proceso sin problemas.

¿Puedo ejecutar Spark en un contenedor Docker??

0, las aplicaciones Spark pueden usar contenedores Docker para definir sus dependencias de la biblioteca, en lugar de instalar dependencias en las instancias individuales de Amazon EC2 en el clúster. Para ejecutar Spark con Docker, primero debe configurar el registro de Docker y definir parámetros adicionales al enviar una aplicación Spark.

¿Está lista Spark on Kubernetes Production??

La comunidad lideró el desarrollo de características clave como montajes de volumen, asignación dinámica y manejo elegante del apagado del nodo. Como resultado de estas características, el proyecto Spark-on-Kubernetes se marcará oficialmente como generalmente disponible y listo para la producción de Spark 3.1.

¿Spare en Kubernetes necesita Hadoop??

Puede ejecutar Spark, por supuesto, pero también puede ejecutar el código Python o R, las portátiles e incluso la webpapps. En el mundo tradicional Spark-on-Yarn, debes tener un clúster de Hadoop dedicado para tu procesamiento de chispa y algo más para Python, R, etc.

¿Cuáles son las desventajas de la chispa??

Objetivo. Algunos de los inconvenientes de Apache Spark ¿No hay soporte para el procesamiento en tiempo real, el problema con el archivo pequeño, ni un sistema de gestión de archivos dedicado, costoso y mucho más debido a estas limitaciones de Apache Spark, las industrias han comenzado a cambiar a Apache Flink– 4G de Big Data.

¿Por qué los K8 son tan difíciles??

Los principales desafíos en Kubernetes giran en torno a la arquitectura dinámica de la plataforma. Los contenedores siguen siendo creados y destruidos en función de la carga y las especificaciones de los desarrolladores. Con muchas partes móviles en términos de conceptos, subsistemas, procesos, máquinas y código, Kubernetes es propenso a errores.

¿Por qué Spark es mejor que los pandas??

En palabras muy simples, las operaciones de ejecución de Pandas en una sola máquina, mientras que Pyspark se ejecuta en múltiples máquinas. Si está trabajando en una aplicación de aprendizaje automático donde se trata de conjuntos de datos más grandes, Pyspark es el mejor ajuste que podría procesar operaciones muchas veces (100x) más rápido que Pandas.

Puede chispa reemplazar pandas?

Conclusión. No intente reemplazar los pandas con chispa, son complementarios el uno al otro y tienen cada uno de sus pros y contras. Si usar pandas o chispa depende de su caso de uso. Para la mayoría de las tareas de aprendizaje automático, probablemente eventualmente usará pandas, incluso si hace su preprocesamiento con chispa.

Que es mejor chispa o pyspark?

Spark es un marco increíble y las apisas de Scala y Python son excelentes para la mayoría de los flujos de trabajo. Pyspark es más popular porque Python es el idioma más popular en la comunidad de datos. Pyspark es una API Spark de primera clase bien compatible, y es una gran opción para la mayoría de las organizaciones.