Как устроен потоковый запрос Spark Structured Streaming на уровне кода: интерфейсы, их методы и как их настроить, создание и запуск StreamingQuery. Создание потокового запроса в Spark Structured Streaming Хотя структурированная потоковая передача Spark основана на SQL-движке этого фреймворка, в ней гораздо больше сложных абстракций. Например, с точки зрения программирования потоковый...
Почему параллельное выполнение заданий в Apache Spark зависит от языка программирования и как можно обойти однопоточную природу Python в PySpark. Что не так с параллельным выполнением заданий PySpark и как это исправить? Apache Spark позволяет писать распределенные приложения благодаря инструментам для распределения ресурсов между вычислительными процессами. В режиме кластера каждое...
Как размер пакета, режим вывода и интервал срабатывания триггера потоковой обработки влияют на скорость вычислений в приложении Apache Spark Structured Streaming и как настроить эти параметры. Размер пакета при потоковой обработке данных в Spark Streaming Хотя скорость обработки данных средствами Apache Spark Streaming зависит от многих факторов, включая саму структуру...
Что общего у клиент-серверной архитектуры Spark Connect с JDBC-драйвером подключения к БД, как взаимодействуют клиент и сервер по gRPC, как подключиться к серверу и указать обязательность поля в схеме proto-сообщения. Как работает Spark Connect О том, что представляет собой Spark Connect и зачем нужен этот клиентский API, позволяющий удаленно подключаться...
3 июня 2024 года вышел предварительный релиз Apache Spark 4.0. Эта версия еще не считается стабильной и предназначена только для ознакомления. Поэтому даже полноценные release notes по ней пока отсутствуют. Тем не менее, сегодня познакомимся с наиболее интересными фичами этого выпуска: новый тип данных VARIANT, API источника данных Python и...
Для чего смотреть планы выполнения запросов при работе с API pandas в Spark и как это сделать: примеры использования метода spark.explain() и его аргументов для вывода логических и физических планов. Разбираем на примере PySpark-скрипта. API pandas и физический план выполнения запроса в Apache Spark Мы уже писали, что PySpark, API-интерфейс...
Проблемы управления данными в мультиарендной среде или как Databricks решил изолировать клиентские приложения Apache Spark на общей виртуальной машине Java друг от друга и от самого фреймворка (драйвера и исполнителей). Знакомство с Lakeguard на базе каталога Unity. Проблемы управления данными в мультитенантной среде Компания Databricks не просто развивает и продвигает...
Какие источники исходных данных поддерживает Apache Spark для пакетной и потоковой обработки, обеспечивая отказоустойчивые вычисления в большом масштабе средствами SQL и Structured Streaming. Источники данных Apache Spark SQL и структурированной потоковой передачи Будучи фреймворком для создания распределенных приложений обработки больших объемов данных, Apache Spark может подключаться к разным источникам этих...
Что такое assert, зачем это нужно в тестировании и отладке, как эта конструкция применяется для сравнения датафреймов в PySpark: примеры работы функций assertDataFrameEqual() и assertSchemaEqual() в Apache Spark. Что такое assert: конструкция тестирования При разработке PySpark-приложения дата-инженер чаще всего оперирует такими структурами данных, как датафрейм. Датафрейм (DataFrame) – это распределенная...
Где stateful-операторы хранят состояния, почему RocksDB лучше HDFSBackedStateStore и как Databricks адаптировал key-value хранилище к особенностям Spark Structured Streaming, чтобы сделать потоковую обработку больших данных еще быстрее. Где stateful-операторы Spark Structured Streaming хранят состояния? Хотя Apache Spark Structured Streaming реализует потоковую парадигму обработки информации, он по-прежнему использует микропакеты, т.е. ограниченные...