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[Spark] EMR을 구성하는 instance는 큰 spec이 유리할까? 작은 spec이 유리할까? EMR을 구성할 때 작은 스펙의 많은 노드가 유리한지 큰 스펙의 적은 노드가 유리한지 비교하여 정리해보겠습니다. 1. 큰 스펙의 인스턴스를 적게 사용하는 경우장점네트워크 병목 감소인스턴스 수가 적어 노드 간 통신(예: Shuffle, Data Transfer) 비용이 줄어듦네트워크 I/O가 줄어들어 성능이 향상될 가능성이 높음작업 간 Overhead 감소인스턴스 수가 적으므로, 작업(Task) 배포와 조정에 소요되는 Overhead가 줄어듦클러스터 관리가 간단해지고 효율성이 높아짐CPU, 메모리 활용 효율성 증가단일 인스턴스에 많은 CPU와 메모리를 할당하므로, Spark 작업의 병렬 처리 능력이 향상됨메모리 내 연산이 가능할 확률이 높아지고 Disk Spill이 줄어듦기본적으로 사용되는 메모리 및 코어.. 2025. 1. 14.
[Spark] Spark tuning, job에 따른 최적의 Partition 크기, 개수 조정하기, core의 역할 정리 이번 포스트에는 Partition 수 조정에 관한 spark tuning을 알아 보겠습니다. Partition 개념에 대해 잘 모르시다면 아래의 링크를 참조해주세요.https://spidyweb.tistory.com/312 [Spark Tuning] Spark의 Partition 개념, spark.sql.shuffle.partitions, coalesce() vs repartition(), partitionBy()와의 차이이번 포스트에는 Spark의 Partition 개념, 종류 및 조작관련 팁, 헷갈릴 만한 개념에 대해 포스트 해보겠습니다. Partition이란? Partition은 RDDs나 Dataset를 구성하고 있는 최소 단위 객체입니다. 각 Partitionspidyweb.tistory.com.. 2022. 1. 11.
[Spark] Spark 자주 쓰이는 Config 정리 driver,executor memory, dynamic allocation properties 분류 설명 예시 spark.master Application Properties 클러스터 매니저(리소스 매니저 설정) local[*], yarn, k8s://HOST:PORT, mesos: //HOST:PORT spark.driver.extraClassPath Runtime Environment 드라이버의 클래스 경로에 추가할 추가 클래스 경로 항목 /usr/lib/hadoop-lzo/lib/*:/usr/lib/hadoop/hadoop-aws.jar:/usr/share/aws/aws-java-sdk/*$spark.driver.extraLibraryPath /usr/lib/hadoop/lib/native:/usr/lib/hadoop-lzo/lib/native:/docker/usr/lib.. 2021. 12. 28.
[Spark Tuning] (spark on YARN)yarn container, spark core, executor 개수 Memory 용량 계산법 및 최적화 이번 포스트에는 Spark의 core, executor, memory 계산법 대해서 알아보겠습니다. Core ? vCore? 헷갈릴 개념 요즘은 하이퍼스레딩이라 하여 1코어에 2개의 스레드를 지원하는 instance들이 많습니다. core든 vCore든 가상화의 차이만 있을 뿐 같은 코어입니다. 여기서 중요한건 코어당 스레드가 1이냐 2이냐 차이인데, 아래의 instance는 8코어이지만 vCPU(vCore,가상 논리 프로세서=스레드)는 16입니다. *spark에 있어서 불리는 코어는 하이퍼스레딩은 지원하지 않으면 코어수 그대로겠지만, 지원한다면 vCPU인 가상 논리 프로세서의 수를 의미합니다. vCPU: 코어 x 코어당 스레드, 논리프로세서라고도 불리며, 하나의 스레드 코어: 물리적인 CPU당 들어 있.. 2021. 12. 20.
[EMR,hadoop] EMR instance의 실제 CPU, Core, vCore, memory 확인 및 yarn과 비교 이번 포스트에는 emr을 띄워 node의 cpu,Core,vCore,memory 확인을 하고 이게 yarn에는 어떻게 적용되는지 확인하겠습니다. EMR 구성 core 2, vCore 4, 16 GiB m5.xlarge instance로 master,core,task node구성 EMR master node에 접속하여 실제 CPU,Core,vCore, memory 확인하기 emr master node에 ssh 접속이 궁금하신분은 아래의 링크를 참조 https://spidyweb.tistory.com/313?category=771995 [AWS] EMR-6.2.0 config with ssh tunneling(yarn UI 확인) 이번 포스트에는 EMR-6.2.0 버전을 Hadoop, Hive, Zookee.. 2021. 12. 17.
[LINUX] linux CPU, Core수, vCore 확인방법 1.개요 CPU core 수를 셀 수 있다. 일반적인 경우, 하이퍼스레딩에 의해 OS(윈도우, 리눅스 등)에서 코어 수가 실제 코어 수의 2배로 인식된다. 예를 들어 싱글코어는 코어 2개로, 듀얼코어는 4개로 인식된다. 2.CPU 코어 전체 개수 grep -c processor /proc/cpuinfo → 가상 CPU 코어 수는 1 따라서 물리적으로는 1 코어. 3.CPU당 물리 코어 수 grep 'cpu cores' /proc/cpuinfo | tail -1 cpu cores : 1 → CPU당 물리 코어수가 1. 2021. 12. 8.
[Spark] spark on yarn cluster에 pyspark job submit(스파크 클러스터에 잡 던지고 UI 확인하기) 이번 포스트에는 spark를 yarn을 이용하여 cluster mode로 pyspark job을 제출하고, cluster로 잘 돌았는지 확인해보겠습니다. hadoop cluster가 구성 안되신 분들은 아래의 링크를 참조해주세요. 2021.08.08 - [BigData] - [BigData] 완전 분산 하둡 클러스터(hadoop cluster)구축하기(4개 노드) 1. 4개의 가상 노드 띄우기 [BigData] 완전 분산 하둡 클러스터(hadoop cluster)구축하기(4개 노드) 1. 4개의 가상 노드 띄우기 이번 포스트에는 하둡 fully-distributed mode 구축을 해보도록 하겠습니다. 하둡 구성 스펙 호스트OS - windows10 home 게스트OS들 - centOS7 Hadoop -.. 2021. 11. 18.
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