Spark에서 작업이란 무엇인가요? Spark 워커는 jar 파일을 어떻게 실행하나요?

JavaSparkContext spark = new JavaSparkContext(
  new SparkConf().setJars(...).setSparkHome....);
JavaRDD<String> file = spark.textFile(hdfs://...);
// 단계1
JavaRDD<String> words =
  file.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    public Iterable<String> call(String s) {
      return Arrays.asList(s.split( ));
    }
  });
// 단계2
JavaPairRDD<String, Integer> pairs =
  words.map(new PairFunction<String, String, Integer>() {
    public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
      return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
    }
  });
// 단계3
JavaPairRDD<String, Integer> counts =
  pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer>() {
    public Integer call(Integer a, Integer b) {
      return a + b;
    }
  });
counts.saveAsTextFile(hdfs://...);

그러자고 이렇게 하자. 노드가 3개 있는 클러스터를 가지고 있고, 노드 1이 마스터로 실행되고, 위의 드라이버 프로그램이 제대로 jared되었다고 가정해보자 (예를 들어 application-test.jar라고 하자). 그래서 이제 나는 이 코드를 마스터 노드에서 실행하고 있는데, SparkContext가 생성된 직후에 application-test.jar 파일이 워커 노드로 복사될 것으로 믿고 있다 (각 워커마다 해당 응용 프로그램을위한 디렉토리가 생성될 것이다).

그렇기 때문에 이제 나의 질문은: 예제 작업 중의 단계 1, 단계 2 및 단계 3은 워커로 전송되는 작업인가요? 그렇다면, 워커는 어떻게 실행하나요? 예를 들어 java -cp application-test.jar step1 등등?

답변 1

SparkContext를 생성할 때마다 각 워커는 executor를 시작합니다. 이것은 분리된 프로세스(JVM)이며, 자신의 jar도 로드합니다. executors는 다시 드라이버 프로그램에 연결될 수 있습니다. 이제 드라이버는 예제에서와 같이 flatMap, map 및 reduceByKey와 같은 명령을 보낼 수 있습니다. 드라이버가 종료되면 executors도 종료됩니다.

RDD는 파티션으로 분할된 큰 배열과 비슷합니다. 각 executor는 이러한 파티션 중 일부를 보유할 수 있습니다.

작업은 드라이버에서 executor로 시리얼라이즈 된 Function 객체를 전송하는 명령입니다. executor는 명령을 역직렬화합니다 (자신의 jar를 로드했기 때문에 가능합니다) 및 파티션에서 실행합니다.

_{(이것은 개념적 개요입니다. 세부 사항을 생략하고 있지만 도움이 되기를 바랍니다.)}

특정 질문에 대답하기 위해: 아니요, 각 단계마다 새로운 프로세스가 시작되지 않습니다. 새로운 프로세스는 SparkContext가 구성되었을 때 각 워커에서 시작됩니다.

답변 2

스파크(Spark)에서의 태스크란 무엇인가요? 스파크 워커는 어떻게 JAR 파일을 실행시킬까요? 이 주제에 대한 SEO 친화적인 한국어 글을 작성해 주세요.
스파크(Spark)는 대규모 데이터 처리를 위한 빠른 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 태스크(Task)라는 개념을 사용합니다. 태스크란 작업 단위로, 스파크 클러스터에서 실행됩니다. 태스크는 독립적으로 실행되는 작은 코드 블록으로, 입력 데이터를 가지고 처리를 수행하고 결과를 출력합니다.
스파크 클러스터는 여러 대의 워커 머신으로 구성되며, 각 워커는 다수의 태스크를 실행합니다. JAR 파일은 자바 언어로 작성된 애플리케이션 또는 라이브러리를 포함하는 압축 파일입니다. 스파크 워커는 JAR 파일을 실행하기 위해 다음과 같은 과정을 거칩니다.
1. 먼저, 워커는 클러스터 매니저(예: Spark Standalone, Apache Mesos, Hadoop YARN)에 등록됩니다. 이때 워커는 응용 프로그램을 동시에 실행할 수 있는 자원을 제공합니다.
2. 사용자는 SparkSubmit 또는 스파크 API를 사용하여 JAR 파일을 제출합니다. JAR 파일은 드라이버 프로그램과 태스크 코드를 포함하고 있습니다.
3. 클러스터 매니저는 워커 머신에 JAR 파일을 배포합니다. 각 워커는 자신에게 할당된 태스크를 수행하기 위해 JAR 파일을 다운로드하고 압축을 해제합니다.
4. 워커는 JAR 파일에 포함된 드라이버 프로그램을 실행합니다. 드라이버는 클러스터 내에서 태스크를 조정하고 결과를 수집하는 역할을 담당합니다.
5. 각 워커는 드라이버 프로그램에 따라 태스크를 실행하고 결과를 생성합니다. 이때, 데이터를 입력받아 처리하고 최종 결과를 생성합니다.
스파크의 분산 컴퓨팅 아키텍처는 태스크를 여러 대의 워커에 분배하고 처리를 병렬로 수행하여 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 스파크 워커는 JAR 파일을 각각의 머신에서 독립적으로 실행하여 병렬 처리를 실현합니다.
이와 같은 스파크의 태스크 실행 방법은 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 스파크의 인기와 함께 많은 기업들이 스파크를 활용한 데이터 처리 솔루션을 개발하고 있습니다. 스파크를 활용하여 데이터 처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 이러한 이점은 데이터 중심 비즈니스에 대한 경쟁력을 향상시키는 데에 큰 도움이 되고 있습니다.