Spark on Kubernetes AWS

1. Posso correr Spark em Kubernetes?
2. Você pode usar o Spark com AWS?
3. Está a faísca na produção de Kubernetes pronta?
4. O Spark pode ser contêineido?
5. Spark trabalha no S3?
6. Posso correr Spark na AWS Lambda?
7. Pyspark funciona na AWS?
8. É a aws cola apenas spark?
9. Qual é a vantagem de executar a faísca em Kubernetes?
10. Spark em Kubernetes precisa de Hadoop?
11. Quais são as desvantagens do Apache Spark?
12. Por que correr Spark em Kubernetes?
13. Posso executar o Spark em um recipiente do docker?
14. Spark em Kubernetes precisa de Hadoop?
15. Por que o Spark é melhor do que o sqoop?
16. Por que o Spark é melhor do que os pandas?
17. Por que o Spark é mais rápido que o SQL?
18. Spark precisa de GPU?
19. Spark é adequado para ETL?

Posso correr Spark em Kubernetes?

Spark pode ser executado em clusters gerenciados por Kubernetes. Esse recurso utiliza o agendador nativo de Kubernetes que foi adicionado ao Spark. O Scheduler Kubernetes é atualmente experimental. Em versões futuras, pode haver mudanças comportamentais em torno da configuração, imagens de contêineres e pontos de entrada.

Você pode usar o Spark com AWS?

Você pode criar rápida e facilmente clusters de faísca gerenciados a partir do AWS Management Console, AWS CLI ou Amazon EMR API.

Está a faísca na produção de Kubernetes pronta?

A comunidade liderou o desenvolvimento de características -chave, como montagens de volume, alocação dinâmica e manuseio gracioso do desligamento do nó. Como resultado desses recursos, o projeto Spark-on-Kubernetes será oficialmente marcado como geralmente disponível e a produção pronta como de Spark 3.1.

O Spark pode ser contêineido?

Contêinendo seu aplicativo

O último passo é criar uma imagem de contêiner para o nosso aplicativo Spark para que possamos executá -lo em Kubernetes. Para contêiner nosso aplicativo, simplesmente precisamos construir e empurrá -lo para o Docker Hub. Você precisará fazer o Docker correndo e estará conectado ao Docker Hub como quando construímos a imagem base.

Spark trabalha no S3?

Com a Amazon EMR Release 5.17. 0 e mais tarde, você pode usar o S3 Selecione com Spark na Amazon Emr. S3 Select permite que os aplicativos recuperem apenas um subconjunto de dados de um objeto.

Posso correr Spark na AWS Lambda?

Você pode usar a biblioteca AWS-Serverless-Java-container para executar um aplicativo Spark no AWS Lambda.

Pyspark funciona na AWS?

Você pode pensar em Pyspark como um invólucro baseado em Python no topo da API Scala. Aqui, a AWS SDK for Python (BOTO3) para criar, configurar e gerenciar serviços da AWS, como Amazon EC2 e Amazon S3. O SDK fornece uma API orientada a objetos, bem como acesso de baixo nível aos serviços da AWS.

É a aws cola apenas spark?

A AWS Glue executa seus trabalhos ETL em um ambiente Apache Sparklesslessless. A AWS Glue administra esses trabalhos em recursos virtuais que ele provisões e gerencia em sua própria conta de serviço.

Qual é a vantagem de executar a faísca em Kubernetes?

Fácil implantação de instâncias de faísca

O Kubernetes facilita a execução de aplicativos de faísca com a implantação automatizada em uma ação-isso, em comparação com uma configuração de faísca sempre on-line e com recursos de recursos. Os K8s também fazem de mover suas aplicações de faísca em diferentes provedores de serviços um processo contínuo.

Spark em Kubernetes precisa de Hadoop?

Você pode executar o Spark, é claro, mas também pode executar código Python ou R, notebooks e até webApps. No mundo tradicional de faísca no YARN, você precisa ter um cluster hadoop dedicado para o seu processamento de faísca e outra coisa para python, r, etc.

Quais são as desvantagens do Apache Spark?

Algumas das desvantagens do Apache Spark são que não há suporte para processamento em tempo real, problema com arquivo pequeno, sem sistema de gerenciamento de arquivos dedicado, caro e muito mais devido a essas limitações do Apache Spark, as indústrias começaram a mudar para o Apache Flink-4G de big data.

Por que correr Spark em Kubernetes?

O Kubernetes facilita a execução de aplicativos de faísca com a implantação automatizada em uma ação-isso, em comparação com uma configuração de faísca sempre on-line e com recursos de recursos. Os K8s também fazem de mover suas aplicações de faísca em diferentes provedores de serviços um processo contínuo.

Posso executar o Spark em um recipiente do docker?

0, Spark Applications pode usar contêineres do Docker para definir suas dependências da biblioteca, em vez de instalar dependências nas instâncias individuais do Amazon EC2 no cluster. Para executar o Spark com o Docker, você deve primeiro configurar o registro do Docker e definir parâmetros adicionais ao enviar uma aplicação de Spark.

Spark em Kubernetes precisa de Hadoop?

Você pode executar o Spark, é claro, mas também pode executar código Python ou R, notebooks e até webApps. No mundo tradicional de faísca no YARN, você precisa ter um cluster hadoop dedicado para o seu processamento de faísca e outra coisa para python, r, etc.

Por que o Spark é melhor do que o sqoop?

O Spark também possui um leitor de JDBC útil e pode manipular dados de mais maneiras do que o SQOOP, e também carregar para muitos outros sistemas além do Hadoop. Kafka Connect JDBC é mais para streaming de atualizações de banco de dados usando ferramentas como Oracle Goldengate ou Debezium.

Por que o Spark é melhor do que os pandas?

Em palavras muito simples, os pandas executam operações em uma única máquina, enquanto o Pyspark é executado em várias máquinas. Se você estiver trabalhando em um aplicativo de aprendizado de máquina, onde está lidando com conjuntos de dados maiores, o Pyspark é o melhor ajuste que pode processar operações muitas vezes (100x) mais rápido que os pandas.

Por que o Spark é mais rápido que o SQL?

Por que isso é mais rápido? Para longa data (eu.e., relatórios ou bi) consultas, pode ser muito mais rápido, pois o Spark é um sistema massivamente paralelo. O MySQL só pode usar um núcleo da CPU por consulta, enquanto o Spark pode usar todos os núcleos em todos os nós do cluster.

Spark precisa de GPU?

O Spark 3 reconhece as GPUs como um recurso de primeira classe junto com a CPU e a memória do sistema. Isso permite que a Spark 3 coloque cargas de trabalho aceleradas por GPU diretamente em servidores que contêm os recursos necessários da GPU, conforme necessário para acelerar e concluir um trabalho.

Spark é adequado para ETL?

Apache Spark fornece a estrutura para o jogo ETL. Os dutos de dados permitem que as organizações tomem decisões mais rápidas orientadas a dados por meio da automação. Eles são uma parte integrante de um processo ETL eficaz porque permitem uma agregação eficaz e precisa de dados de várias fontes.