Spark Job vs Stage vs Task: Simplifying the Building Blocks of Apache Spark | Mediumの翻訳です。
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Apache Sparは、その高速さとスケーラビリティによってビッグデータ処理に革命をもたらしました。Sparkを探求していくと、ジョブ、ステージ、タスクのような基本的なコンセプトに遭遇することでしょう。これらのビルディングブロックの違いを理解することは、Sparkアプリケーションの最適化や、効率的なデータ処理の達成において重要なこととなります。この記事では、Sparkのジョブ、ステージ、タスクをわかりやすく説明し、シンプルな説明とクイックリファレンスとしてのチートシートを提供します。
Apache Sparkのビルディングブロックをわかりやすく: (Sparkジョブ vs ステージ vs タスク)
Apache Sparkのビルディングブロックの簡素化(Sparkジョブ vs ステージ vs タスク)
Sparkジョブ
Sparkジョブは、データセットに対してSparkが実行する計算タスク全体を表現します。複数のステージから構成され、データの変換や解析に必要なすべてのステップを含みます。ジョブは、ドライバープログラム経由でSparkにサブミットされ、実行のためにステージと呼ばれる小さなユニットに分割されます。
Sparkステージ
ステージは、Sparkジョブにおける論理的な作業単位です。多くの場合、狭い変換処理(mapやfilterなど)やシャッフルオペレーション(groupByKeyやreduceByKeyなど)から構成され、一緒に実行できる一連のタスクを表現します。ステージは、クエリー最適化フェーズにおいてRDD(Resilient Distributed Datasets)やデータフレーム間の依存関係に基づいて、Sparkエンジンによって決定されます。
Sparkタスク
タスクは、Sparkにおける最小の作業単位です。パーティショニングされたデータのサブセットに対して実行可能な単一のオペレーションを表現します。タスクは、Sparkの分散処理能力を活用して、並列でワーカーノードで実行されます。それぞれのタスクは、データのポーションに対して操作を行い、必要な変換処理を適用し、中間結果あるいは最終結果を生成します。
チートシート
Sparkジョブ
- 定義: データセットに対してSparkによって実行される全体的な計算タスク。
- リレーションシップ: 複数のステージから構成される。
- 送信先: ドライバープログラム経由でSparkに送信される。
- 実行: 並列実行のためにステージに分割される。
Sparkステージ
- 定義: Sparkジョブにおける論理的な作業単位。
- リレーションシップ: 一緒に実行できる一連のタスクから構成される。
- 決定方法: RDD/データフレームの依存関係に基づき、クエリーの最適化の過程で決定される。
- 変換処理: 通常は狭いオペレーション、あるいはシャッフルオペレーションと関連づけられる。
Sparkタスク
- 定義: Sparkにおける最小の作業単位。
- 実行: ワーカーノードによって並列で実行される。
- データのサブセット: パーティショニングされたデータのサブセットに対して処理。
- オペレーション: データに対して必要な変換処理を実行。
フローの理解
- 処理のためにSparkジョブがSparkに送信される。
- 変換処理や計算処理の依存関係に基づいてジョブがステージに分割される。
- それぞれのステージは、並列で実行可能な複数のタスクから構成される。
- タスクがワーカーノードに割り当てられ、割り当てられたデータパーティションに対して必要な処理を実行する。
- タスクが処理を完了すると中間結果、あるいは最終結果が生成される。
- すべてのステージとタスクが処理を完了すると、ジョブ全体が完了する。
まとめ
Sparkジョブ、ステージ、タスクのコンセプトをマスターすることは、あなたのSparkアプリケーションの最適化やファインチューニングにおいて重要なことです。これらのコンポーネントの階層構造やリレーションシップを理解することで、Sparkのデータ処理パイプラインの設計やオーケストレーションを効果的に行うことができます。ジョブ、ステージ、タスク間の違いを理解するためにクイックリファレンスとしてこのチートシートを活用し、お使いのSparkベースのプロジェクトの効率性とパフォーマンスを最大化するために、この知識を活用してください。
Apakce Sparkの様々な能力を探索し続けて、楽しいデータ処理を！