Gestion de la mémoire dans Apache Spark Débordement sur le disque

Gestion de la mémoire dans Apache Spark et débordement sur le disque

Qu’est-ce que c’est et comment le gérer

Dans le monde du big data, Apache Spark est apprécié pour sa capacité à traiter des volumes massifs de données extrêmement rapidement. Étant le moteur de traitement des données volumineuses numéro un au monde, apprendre à utiliser cet outil est un pilier dans les compétences de tout professionnel du big data. Et une étape importante dans cette voie est de comprendre le système de gestion de la mémoire de Spark et les défis de “disk spill”.

Le “disk spill” se produit lorsque Spark ne peut plus stocker ses données en mémoire et doit les stocker sur disque. L’un des principaux avantages de Spark est sa capacité de traitement en mémoire, qui est beaucoup plus rapide que l’utilisation de disques durs. Ainsi, construire des applications qui écrivent sur disque contredit en quelque sorte l’objectif de Spark.

Le “disk spill” a plusieurs conséquences indésirables, il est donc important d’apprendre à y faire face en tant que développeur Spark. C’est ce que cet article vise à vous aider. Nous examinerons ce qu’est le “disk spill”, pourquoi il se produit, quelles en sont les conséquences et comment le résoudre. À l’aide de l’interface utilisateur intégrée de Spark, nous apprendrons à identifier les signes de “disk spill” et à comprendre ses métriques. Enfin, nous explorerons certaines stratégies d’action pour atténuer le “disk spill”, telles que la partition efficace des données, la mise en cache appropriée et le redimensionnement dynamique du cluster.

Gestion de la mémoire dans Spark

Avant de plonger dans le “disk spill”, il est utile de comprendre comment la gestion de la mémoire fonctionne dans Spark, car cela joue un rôle crucial dans la survenue du “disk spill” et sa gestion.

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Spark est conçu comme un moteur de traitement de données en mémoire, ce qui signifie qu’il utilise principalement la RAM pour stocker et manipuler les données plutôt que de s’appuyer sur le stockage sur disque. Cette capacité de calcul en mémoire est l’une des principales caractéristiques qui rend Spark rapide et efficace.

Spark dispose d’une quantité limitée de mémoire allouée à ses opérations, et cette mémoire est divisée en différentes sections, qui constituent ce qu’on appelle la Mémoire Unifiée:

Mémoire de Stockage

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