Pengurusan Memori dalam Apache Spark: Tumpahan Cakera | oleh Tom Corbin | Sep, 2023

Apa itu dan cara mengendalikannya

Dalam dunia data besar, Apache Spark disukai kerana keupayaannya memproses volum besar data dengan sangat cepat. Sebagai enjin pemprosesan data besar nombor satu di dunia, belajar menggunakan alat ini merupakan asas dalam set kemahiran mana-mana profesional data besar. Dan langkah penting dalam laluan itu ialah memahami sistem pengurusan memori Spark dan cabaran "tumpahan cakera".

Tumpahan cakera ialah apa yang berlaku apabila Spark tidak lagi dapat memuatkan datanya dalam ingatan, dan perlu menyimpannya pada cakera. Salah satu kelebihan utama Spark ialah keupayaan pemprosesan dalam memori, yang jauh lebih pantas daripada menggunakan pemacu cakera. Jadi, bina aplikasi yang tumpah ke cakera agak mengalahkan tujuan Spark.

Tumpahan cakera mempunyai beberapa akibat yang tidak diingini, jadi mempelajari cara menanganinya adalah kemahiran penting untuk pembangun Spark. Dan itulah yang artikel ini bertujuan untuk membantu. Kami akan menyelidiki apa itu tumpahan cakera, mengapa ia berlaku, apakah akibatnya, dan cara membetulkannya. Menggunakan UI terbina dalam Spark, kami akan belajar cara mengenal pasti tanda tumpahan cakera dan memahami metriknya. Akhir sekali, kami akan meneroka beberapa strategi yang boleh diambil tindakan untuk mengurangkan tumpahan cakera, seperti pembahagian data yang berkesan, caching yang sesuai dan saiz semula kelompok dinamik.

Sebelum menyelami tumpahan cakera, adalah berguna untuk memahami cara pengurusan memori berfungsi dalam Spark, kerana ini memainkan peranan penting dalam cara tumpahan cakera berlaku dan cara ia diuruskan.

Spark direka bentuk sebagai enjin pemprosesan data dalam memori, yang bermaksud ia menggunakan RAM terutamanya untuk menyimpan dan memanipulasi data dan bukannya bergantung pada storan cakera. Keupayaan pengkomputeran dalam memori ini merupakan salah satu ciri utama yang menjadikan Spark pantas dan cekap.

Spark mempunyai jumlah memori terhad yang diperuntukkan untuk operasinya, dan memori ini dibahagikan kepada bahagian yang berbeza, yang membentuk apa yang dikenali sebagai Memori Bersepadu:

Memori Storan