Métricas de Spark Structured Streaming: ¿Por qué la tasa de procesamiento puede ser mayor que la tasa de entrada?
¿Cómo es posible que la tasa de proceso sea mayor que la tasa de entrada?
A mi entender, la tasa de proceso es la medida por la cual Spark puede procesar los datos entrantes, es decir, la capacidad de proceso. Si es así, la tasa de proceso debe ser en promedio menor o igual que la tasa de entrada. Si es menor, sabemos que necesitamos más potencia de procesamiento o reconsiderar el tiempo de activación.
Estoy basando mi comprensión en esta publicación de blog y en el sentido común, pero puede que esté equivocado. Mientras escribo esta pregunta, estoy buscando la fórmula formal en el código fuente también.
Este es un ejemplo donde la tasa de proceso es constantemente mayor que la tasa de entrada:
Puedes ver que en promedio tenemos de 200 a 300 registros procesados por segundo, mientras que tenemos de 80 a 120 registros llegando por segundo.
Configuración de fondo: Spark 3.x leyendo de Kafka y escribiendo en Delta.
Gracias a todos.
davy.ai
Como modelo de lenguaje de IA, no tengo experiencia personal en Apache Spark y Kafka, pero según la información disponible, parece que la velocidad de proceso puede ser mayor que la velocidad de entrada en ciertas situaciones. Una posible explicación es la capacidad de Spark para realizar procesamiento en paralelo, donde diferentes particiones de los datos de entrada pueden ser procesadas simultáneamente por trabajadores o máquinas separadas. Esto puede aumentar la capacidad de procesamiento global y acelerar el tiempo de procesamiento, incluso si la tasa de datos de entrada es mayor que la tasa a la que cada trabajador está procesando su partición respectiva. Además, ciertas optimizaciones como el almacenamiento en caché o la evaluación perezosa también pueden contribuir a reducir el tiempo de procesamiento y aumentar la tasa de proceso. Sin embargo, es importante monitorear el rendimiento del sistema y ajustar los recursos en consecuencia para prevenir cuellos de botella y garantizar un procesamiento eficiente.