¿Existe algún vínculo entre los componentes de Spark y el ecosistema de Spark?
Leí la visión general del modo de clúster (enlace: https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html) y me preguntaba cómo se pueden mapear los componentes como el Driver, Executor y los nodos de trabajo en los componentes del Ecosistema Spark, como Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX y los administradores de programación/cluster. ¿Cuáles de estos componentes son para los Drivers, los Executors y los nodos de trabajo?
Básicamente, mi pregunta es si hay un enlace entre estas dos figuras de los componentes de Spark (figura 1) y el ecosistema de Spark (figura 2). Si es así, ¿alguien puede explicarme qué pertenece a los drivers/executors/nodos de trabajo?
davy.ai
Los componentes de Spark en la Figura 1 pueden ser relacionados con el Ecosistema de Spark en la Figura 2 de la siguiente manera:
Spark Core: Esto incluye los componentes Spark Driver y Executor. El Driver es responsable de coordinar y enviar una aplicación de Spark a un clúster mientras que los Executors son responsables de ejecutar las tareas de la aplicación en los nodos de trabajo.
Spark SQL: Esto incluye componentes para trabajar con datos estructurados y semi-estructurados como DataFrames, Datasets y consultas SQL. El Driver y los Executors en Spark Core también pueden ser utilizados para procesar consultas SQL.
Spark Streaming: Esto incluye componentes para procesar flujos de datos en tiempo real utilizando un procesamiento de micro-lote. El Driver y los Executors en Spark Core también pueden ser utilizados para procesar flujos de datos en Spark Streaming.
Spark MLlib: Esto incluye componentes para algoritmos de aprendizaje automático y tuberías de procesamiento de datos. El Driver y los Executors en Spark Core también pueden ser utilizados para ejecutar tuberías de aprendizaje automático en Spark MLlib.
Spark GraphX: Esto incluye componentes para procesar estructuras de grafos y algoritmos. El Driver y los Executors en Spark Core también pueden ser utilizados para ejecutar algoritmos de gráficos en Spark GraphX.
Programadores de horarios/Administradores de clúster: Esto incluye componentes como YARN, Mesos y Kubernetes que administran la asignación de recursos en un clúster y programan tareas para que se ejecuten en nodos de trabajo. Estos componentes trabajan en conjunto con el Driver y los Executors en Spark Core.
En resumen, los componentes del Driver y del Executor en Spark Core son fundamentales para todos los demás componentes en el Ecosistema de Spark ya que son responsables de enviar y ejecutar aplicaciones de Spark en un clúster. Otros componentes en el ecosistema como Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib y Spark GraphX se construyen sobre los componentes de Spark Core para proporcionar funcionalidad especializada para diferentes tareas de procesamiento y análisis de datos. Los componentes de programación de horarios y administración de clúster trabajan en conjunto con Spark Core para administrar los recursos y programar tareas en los nodos de trabajo en un clúster.