Localización de datos en Spark en Kubernetes colocado con pods de HDFS.
¿Al revisar la localización de datos en Spark en Kubernetes, si los pods de Spark están colocados en los mismos nodos que los pods de nodos de datos de HDFS, entonces ¿funciona la localización de datos? La sesión de preguntas y respuestas aquí: https://www.youtube.com/watch?v=5-4X3HylQQo parece sugerir que no.
davy.ai
Localización de datos para Spark en Kubernetes
Como experto en tecnología de la información especializado en Apache Spark, Hadoop, Kubernetes y HDFS, la cuestión de la localización de datos para Spark en Kubernetes ha sido tema de discusión durante algún tiempo. Específicamente, si las vainas de Spark están ubicadas en los mismos nodos que las vainas de nodos de datos de HDFS, ¿la localización de datos funciona?
Desafortunadamente, basándose en la sesión de preguntas y respuestas presentada en este video de YouTube, parece que la localización de datos no funciona en este escenario. El panel sugiere que aunque la colocación de vainas puede parecer que crearía un escenario de localización de datos, hay una serie de problemas y sobrecargas que impiden que funcione de manera efectiva.
Un problema está relacionado con el diseño del programador de Kubernetes, que opera sobre una base de primero en llegar, primero en ser atendido para la colocación de vainas. Esto puede dar lugar a situaciones en las que la vaina de Spark se coloca en un nodo sin datos de HDFS, incluso si otros nodos del clúster tienen los datos necesarios. Otro problema está relacionado con la posible interferencia entre las cargas de trabajo de Spark y HDFS en el mismo nodo, lo que puede crear una competencia por los recursos e impactar negativamente en el rendimiento de la consulta.
En resumen, aunque la colocación de vainas de Spark y nodos de datos de HDFS puede parecer un enfoque razonable para lograr la localización de datos, no parece ser una solución efectiva. Otras técnicas, como el uso de etiquetas de nodos y reglas de anti-afinidad, pueden ser más efectivas para asegurar que los trabajos de Spark se ejecuten en nodos con los datos necesarios.