Cos’è e come gestirlo
Nel mondo dei big data, Apache Spark è amato per la sua capacità di elaborare enormi volumi di dati in modo estremamente rapido. Essendo il motore di elaborazione dei big data numero uno al mondo, imparare a utilizzare questo strumento è una pietra miliare nelle competenze di qualsiasi professionista dei big data. E un passo importante in questo percorso è comprendere il sistema di gestione della memoria di Spark e le sfide legate alla “dispersione del disco”.
La fuoriuscita del disco è ciò che accade quando Spark non riesce più a inserire i propri dati in memoria e deve archiviarli su disco. Uno dei principali vantaggi di Spark sono le sue capacità di elaborazione in memoria, che sono molto più veloci rispetto all’utilizzo delle unità disco. Pertanto, creare applicazioni che si riversano su disco vanifica in qualche modo lo scopo di Spark.
La fuoriuscita del disco comporta una serie di conseguenze indesiderabili, quindi imparare a gestirla è un’abilità importante per uno sviluppatore Spark. Ed è proprio ciò che questo articolo si propone di aiutare. Approfondiremo cos’è la fuoriuscita del disco, perché si verifica, quali sono le sue conseguenze e come risolverlo. Utilizzando l’interfaccia utente integrata di Spark, impareremo come identificare i segni di fuoriuscita del disco e comprenderne le metriche. Infine, esploreremo alcune strategie attuabili per mitigare la fuoriuscita del disco, come un partizionamento efficace dei dati, una memorizzazione nella cache appropriata e il ridimensionamento dinamico dei cluster.
Prima di approfondire lo spill del disco, è utile capire come funziona la gestione della memoria in Spark, poiché questa gioca un ruolo cruciale nel modo in cui si verifica lo spill del disco e come viene gestito.
Spark è progettato come motore di elaborazione dati in memoria, il che significa che utilizza principalmente la RAM per archiviare e manipolare i dati anziché fare affidamento sull’archiviazione su disco. Questa funzionalità di elaborazione in memoria è una delle caratteristiche principali che rende Spark veloce ed efficiente.
Spark ha una quantità limitata di memoria allocata per le sue operazioni e questa memoria è divisa in diverse sezioni, che compongono quella che è conosciuta come Memoria Unificata:
Memoria di archiviazione
Fonte: towardsdatascience.com
