Apache Spark を完全分散モードの YARN クラスタで動かす - CUBE SUGAR CONTAINER
Apache Spark を使って複数ノードで分散並列処理をする場合、まずは動作させるためのクラスタマネージャを選ぶことになる。 Apache Spark では以下のクラスタマネージャに対応している。 Apache Spark 組み込み (これはスタンドアロンモードと呼ばれる) Apache Hadoop YARN Apache Mesos 今回は、その中で二番目の Apache Hadoop の提供する YARN を使ってみる。 また、なるべく実環境に近いものを作りたいので Apache Hadoop は完全分散モードを使うことにした。 そのため、まず前提として次のエントリを元に Hadoop クラスタが組まれていることが前提となる。 blog.amedama.jp Apache Hadoop を設定する Apache Spark のクラスタマネージャに YARN を使うときのポイントは
alluxioをさわってみた - Qiita
ちょっと気になった記事だったのでさわってみた。 http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/trend_keyword/2016042101.html (Apache Sparkより100倍速い？？) 印象としてはHDFSをそのままインメモリにした感じ？ HDFSもRAID0にしてソフト上で冗長担保するみたいなイメージなので、インメモリでデータとんでも大丈夫ってことかな？ 最近メモリも安いしほんとに100倍早いなら実用的かも ※ amazon 計算で32GBが ¥16,500 = 1TBで ¥515,625 くらい ※ドキュメントとか読まない派でQuickStartしか読んでないので勘違いは許してくださいmm alluxio SetUp ローカルにSparkがいてsampleにSparkがあったのでSparkとつなげてみる http://www.alluxi
Monitoring Spark Applications
Monitoring Spark Applications Tzach Zohar @ Kenshoo, March/2016 The document discusses monitoring Spark applications. It covers using the Spark UI to monitor jobs, stages and tasks; using the Spark REST API to programmatically access monitoring data; configuring Spark metric sinks like Graphite to export internal Spark metrics; and creating applicative metrics to monitor your own application metri
Monitoring Spark with Graphite and Grafana · Hammer Lab
At Hammer Lab, we use Spark to run analyses of genomic data in a distributed fashion. Distributed programs present unique challenges related to monitoring and debugging of code. Many standard approaches to fundamental questions of programming (what is my program doing? Why did it do what it did?) do not apply in a distributed context, leading to considerable frustration and despair. In this post,
Tuning - Spark 3.5.0 Documentation
Tuning Spark Data Serialization Memory Tuning Memory Management Overview Determining Memory Consumption Tuning Data Structures Serialized RDD Storage Garbage Collection Tuning Other Considerations Level of Parallelism Parallel Listing on Input Paths Memory Usage of Reduce Tasks Broadcasting Large Variables Data Locality Summary Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark prog
Cluster Mode Overview - Spark 3.5.1 Documentation
Cluster Mode Overview This document gives a short overview of how Spark runs on clusters, to make it easier to understand the components involved. Read through the application submission guide to learn about launching applications on a cluster. Components Spark applications run as independent sets of processes on a cluster, coordinated by the SparkContext object in your main program (called the dr
Apache Sparkにおけるメモリ - アプリケーションを落とさないメモリ設計手法 -
- Apache Spark is an open-source cluster computing framework for large-scale data processing. It was originally developed at the University of California, Berkeley in 2009 and is used for distributed tasks like data mining, streaming and machine learning. - Spark utilizes in-memory computing to optimize performance. It keeps data in memory across tasks to allow for faster analytics compared to dis
Spark DataframeのSample Code集 - Qiita
はじめに：Spark Dataframeとは Spark Ver 1.3からSpark Dataframeという機能が追加されました。特徴として以下の様な物があります。 Spark RDDにSchema設定を加えると、Spark DataframeのObjectを作成できる Dataframeの利点は、 SQL風の文法で、条件に該当する行を抽出したり、Dataframe同士のJoinができる filter, selectというmethodで、条件に該当する行、列を抽出できる groupBy → aggというmethodで、Logの様々な集計ができる UDF(User Defined Function)で独自関数で列に処理ができる SQLで言うPivotもサポート (Spark v1.6からの機能) つまり、RDDのmapやfilterでシコシコ記述するよりもSimple Codeで、且つ高
Spark 2.x Troubleshooting Guide
From common errors seen in running Spark applications, e.g., OutOfMemory, NoClassFound, disk IO bottlenecks, History Server crash, cluster under-utilization to advanced settings used to resolve large-scale Spark SQL workloads such as HDFS blocksize vs Parquet blocksize, how best to run HDFS Balancer to re-distribute file blocks, etc. you will get all the scoop in this information-packed presentati
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Monitoring Spark on Hadoop with Prometheus and Grafana
Spark metrics on wordcount example
Tuning Java Garbage Collection for Apache Spark Applications - The Databricks Blog
Increase Java Heap Size in Spark on Yarn
Out of memory error when writing out spark dataframes to parquet format
Changing Spark’s default java serialization to Kryo
Apache Spark Notes
Duplicate columns in spark read json
GitHub - adobe-research/spark-parquet-thrift-example: Example Spark project using Parquet as a columnar store with Thrift objects.
Intermittent Timeout Exception using Spark
What conditions should cluster deploy mode be used instead of client?