Как работает механизм распределенной обработки данных в Apache Spark?

Механизм распределённой обработки данных в Apache Spark работает следующим образом: gitverse.ru

1. Драйверная программа запускается на главном узле кластера и координирует действия на исполнителях. gitverse.ru Она создаёт контекст Spark и RDD (устойчивые распределённые датасеты) и выполняет действия на них, такие как вычисления и сохранение результатов. gitverse.ru
2. Ядро разбивает RDD на разделы, распределяя их по исполнителям. gitverse.ru
3. Исполнители запускаются на рабочих узлах кластера и выполняют задачи, назначенные драйверной программой. gitverse.ru Они управляют блоками данных и кэшем в памяти, отчитываются о своём статусе драйверной программе. gitverse.ru
4. Результаты задач собираются, после чего возвращаются драйверной программе. gitverse.ru
5. Драйверная программа может выполнять дополнительные действия или сохранять результаты. gitverse.ru

Распределённая обработка данных в Apache Spark основана на концепции RDD (Resilient Distributed Datasets). apptask.ru RDD представляет собой набор элементов, который можно распределить по кластеру и производить операции над ними параллельно. apptask.ru