Spark na Kubernetes AWS

1. Czy mogę uruchomić iskrę na Kubernetes?
2. Czy możesz użyć Spark z AWS?
3. Jest iskra na produkcji Kubernetes gotowa?
4. Można iskrzyć konteneryzowane?
5. Czy iskra działa na S3?
6. Czy mogę uruchomić iskrę w AWS Lambda?
7. Czy Pyspark pracuje nad AWS?
8. Czy klej AWS po prostu iskra?
9. Jaka jest zaleta uruchamiania Spark na Kubernetes?
10. Czy iskra na kubernetes potrzebuje hadoop?
11. Jakie są wady Apache Spark?
12. Po co uruchomić iskrę na Kubernetes?
13. Czy mogę uruchomić iskrę w pojemniku Docker?
14. Czy iskra na kubernetes potrzebuje hadoop?
15. Dlaczego iskra jest lepsza niż sqoop?
16. Dlaczego iskra jest lepsza niż pandy?
17. Dlaczego iskra jest szybsza niż SQL?
18. Czy Spark potrzebuje GPU?
19. Jest iskra odpowiednia dla ETL?

Czy mogę uruchomić iskrę na Kubernetes?

Spark może działać na klastrach zarządzanych przez Kubernetes. Ta funkcja korzysta z natywnego harmonogramu Kubernetes, który został dodany do Spark. Harmonogram Kubernetes jest obecnie eksperymentalny. W przyszłych wersjach mogą występować zmiany behawioralne wokół konfiguracji, obrazów kontenerowych i punktów wejściowych.

Czy możesz użyć Spark z AWS?

Możesz szybko i łatwo stworzyć zarządzane klastry iskier z konsoli zarządzania AWS, AWS CLI lub Amazon EMR API.

Jest iskra na produkcji Kubernetes gotowa?

Społeczność kierowała rozwojem kluczowych funkcji, takich jak mocowania głośności, dynamiczna alokacja i pełne wdzięku obsługa wyłączania węzłów. W wyniku tych funkcji projekt Spark-on-Kubernetes będzie oficjalnie oznaczony jako ogólnie dostępny i gotowy do produkcji jak Spark 3.1.

Można iskrzyć konteneryzowane?

Kontenerowanie aplikacji

Ostatnim krokiem jest utworzenie obrazu kontenera dla naszej aplikacji Spark, abyśmy mogli uruchomić go na Kubernetes. Aby kontenerować naszą aplikację, musimy po prostu zbudować i popchnąć ją do Docker Hub. Musisz sprawić, że Docker uruchomi się i zalogować się do Docker Hub, tak jak budowaliśmy obraz podstawowy.

Czy iskra działa na S3?

Z Amazon EMR Release 5.17. 0 i później, możesz użyć S3 Wybierz z Spark na Amazon EMR. S3 Select pozwala aplikacjom na pobieranie tylko podzbioru danych z obiektu.

Czy mogę uruchomić iskrę w AWS Lambda?

Możesz użyć biblioteki AWS-Serverless-Java-Container, aby uruchomić aplikację Spark w AWS Lambda.

Czy Pyspark pracuje nad AWS?

Możesz myśleć o Pyspark jako o opakowaniu opartym na Pythonie na szczycie API Scala. Tutaj AWS SDK dla Python (Boto3) do tworzenia, konfigurowania i zarządzania usługami AWS, takimi jak Amazon EC2 i Amazon S3. SDK zapewnia obiektowy interfejs API, a także dostęp do usług AWS na niskim poziomie.

Czy klej AWS po prostu iskra?

AWS klej uruchamia twoje zadania ETL w środowisku Apache Spark Serverless. AWS klej uruchamia te zadania w zakresie wirtualnych zasobów, które oferuje i zarządza na własnym koncie serwisowym.

Jaka jest zaleta uruchamiania Spark na Kubernetes?

Łatwe wdrażanie instancji Spark

Kubernetes ułatwia uruchamianie aplikacji Spark z automatycznym wdrażaniem na zasadzie czynu-w porównaniu z konfiguracją iskierki zawsze na linii, łączącej zasoby. K8S sprawia również, że przeniesienie aplikacji Spark u różnych dostawców usług jest bezproblemowym procesem.

Czy iskra na kubernetes potrzebuje hadoop?

Możesz oczywiście uruchomić Spark, ale możesz również uruchomić kod Python lub R, notebooków, a nawet WebApps. W tradycyjnym świecie Spark-on-Yarn musisz mieć dedykowaną klaster Hadoop do przetwarzania iskry i coś innego dla Pythona, R itp.

Jakie są wady Apache Spark?

Niektóre z wad Apache Spark Czy nie ma obsługi przetwarzania w czasie rzeczywistym, problem z małym plikiem, brak dedykowanego systemu zarządzania plikami, drogi i wiele więcej dzięki tym ograniczeniom Apache Spark, branże zaczęły przesuwać się na Apache Flink-4G dużych zbiorów danych.

Po co uruchomić iskrę na Kubernetes?

Kubernetes ułatwia uruchamianie aplikacji Spark z automatycznym wdrażaniem na zasadzie czynu-w porównaniu z konfiguracją iskierki zawsze na linii, łączącej zasoby. K8S sprawia również, że przeniesienie aplikacji Spark u różnych dostawców usług jest bezproblemowym procesem.

Czy mogę uruchomić iskrę w pojemniku Docker?

0, aplikacje Spark mogą używać kontenerów Docker do zdefiniowania zależności biblioteki, zamiast instalować zależności od poszczególnych instancji Amazon EC2 w klastrze. Aby uruchomić Spark z Dockerem, musisz najpierw skonfigurować rejestr Docker i zdefiniować dodatkowe parametry podczas przesyłania aplikacji Spark.

Czy iskra na kubernetes potrzebuje hadoop?

Możesz oczywiście uruchomić Spark, ale możesz również uruchomić kod Python lub R, notebooków, a nawet WebApps. W tradycyjnym świecie iskier na jarnie musisz mieć dedykowaną klaster Hadoop do przetwarzania iskry i coś innego dla Pythona, R itp.

Dlaczego iskra jest lepsza niż sqoop?

Spark ma również przydatnego czytnika JDBC i może manipulować danymi na wiele sposobów niż SQoop, a także przesyłać do wielu innych systemów niż tylko Hadoop. Kafka Connect JDBC jest bardziej do przesyłania strumieniowego aktualizacji bazy danych za pomocą narzędzi takich jak Oracle Goldengate lub Debezium.

Dlaczego iskra jest lepsza niż pandy?

W bardzo prostych słowach pandach uruchamia operacje na jednym maszynie, podczas gdy PYSPARK działa na wielu maszynach. Jeśli pracujesz nad aplikacją do uczenia maszynowego, w której masz do czynienia z większymi zestawami danych, PYSPARK jest najlepszym dopasowaniem, który może przetwarzać działalność wiele razy (100x) szybciej niż pandy.

Dlaczego iskra jest szybsza niż SQL?

Dlaczego jest to szybsze? Do długotrwałych (ja.mi., Raportowanie lub BI) zapytania, mogą być znacznie szybsze, ponieważ Spark jest masowo równoległym systemem. MySQL może używać tylko jednego rdzenia procesora na zapytanie, podczas gdy Spark może używać wszystkich rdzeni na wszystkich węzłach klastrów.

Czy Spark potrzebuje GPU?

Spark 3 rozpoznaje GPU jako zasób pierwszej klasy wraz z procesorem i pamięcią systemową. Umożliwia to Spark 3 umieszczenie obciążeń związanych z akcelerem GPU bezpośrednio na serwerach zawierających niezbędne zasoby GPU, ponieważ są one potrzebne do przyspieszenia i ukończenia pracy.

Jest iskra odpowiednia dla ETL?

Apache Spark zapewnia ramy do gry ETL. Rurociągi danych umożliwiają organizacjom szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych poprzez automatyzację. Są integralnym elementem skutecznego procesu ETL, ponieważ pozwalają na skuteczne i dokładne agregowanie danych z wielu źródeł.