Speicherverwaltung in Apache Spark: Disk Spill | von Tom Corbin | September 2023

Was es ist und wie man damit umgeht

In der Welt der Big Data ist Apache Spark wegen seiner Fähigkeit beliebt, riesige Datenmengen extrem schnell zu verarbeiten. Da es sich um die führende Big-Data-Verarbeitungsmaschine der Welt handelt, ist das Erlernen der Verwendung dieses Tools ein Grundstein für die Fähigkeiten jedes Big-Data-Experten. Ein wichtiger Schritt auf diesem Weg besteht darin, das Speicherverwaltungssystem von Spark und die Herausforderungen des „Festplattenüberlaufs“ zu verstehen.

Ein Festplattenüberlauf entsteht, wenn Spark seine Daten nicht mehr im Speicher unterbringen kann und sie auf der Festplatte speichern muss. Einer der Hauptvorteile von Spark sind seine In-Memory-Verarbeitungsfunktionen, die viel schneller sind als die Verwendung von Festplatten. Das Erstellen von Anwendungen, die auf die Festplatte übertragen werden, würde also den Zweck von Spark in gewisser Weise zunichte machen.

Das Verschütten von Datenträgern hat eine Reihe unerwünschter Folgen. Daher ist es für einen Spark-Entwickler wichtig, zu lernen, wie man damit umgeht. Und dabei soll dieser Artikel helfen. Wir befassen uns damit, was ein Datenträgerverlust ist, warum er auftritt, welche Folgen er hat und wie man ihn beheben kann. Mithilfe der integrierten Benutzeroberfläche von Spark erfahren wir, wie wir Anzeichen von Festplattenüberlauf erkennen und die Messwerte verstehen. Abschließend werden wir einige umsetzbare Strategien zur Eindämmung von Festplattenüberlauf untersuchen, z. B. effektive Datenpartitionierung, geeignetes Caching und dynamische Clustergrößenänderung.

Bevor wir uns mit Festplattenüberlauf befassen, ist es hilfreich zu verstehen, wie die Speicherverwaltung in Spark funktioniert, da dies eine entscheidende Rolle dabei spielt, wie Festplattenüberlauf auftritt und wie er verwaltet wird.

Spark ist als In-Memory-Datenverarbeitungs-Engine konzipiert, was bedeutet, dass es hauptsächlich RAM zum Speichern und Bearbeiten von Daten nutzt und nicht auf Festplattenspeicher angewiesen ist. Diese In-Memory-Computing-Funktion ist eine der Schlüsselfunktionen, die Spark schnell und effizient macht.

Spark verfügt über eine begrenzte Speichermenge, die für seine Operationen reserviert ist, und dieser Speicher ist in verschiedene Abschnitte unterteilt, die den sogenannten Unified Memory bilden:

Speicherspeicher