Spark Performance tuning is a process to improve the performance of the Spark, on this post, I will focus on Spark that runing of Kubernetes.
Chú trọng vào việc đơn giản hóa và rõ ràng cách viết Airflow DAG, cách trao đổi thông tin giữa các tasks, Airflow 2.0 ra mắt Taskflow API cho phép viết đơn giản và gọn gàng hơn so với cách truyền thống, đặc biệt vào các pipelines sử dụng PythonOperators.
Spark đã quá nổi tiếng trong thế giới Data Engineering và Bigdata. Kubernetes cũng ngày càng phổ biến tương tự, là một hệ thống quản lý deployment và scaling application. Bài viết này bàn đến một số lợi ích khi triển khai ứng dụng Apache Spark trên hệ thống Kubernetes.
Nullish coalescing (??) adds the ability to truly check nullish values instead of falsey values.
To schedule a Python script or Python function in Airflow, we use `PythonOperator`.
The problem with running Spark on Kubernetes is the logs go away once the job completes. Spark has tool called the Spark History Server that provides a UI for your past Spark jobs. In this post, I will show you how to use Spark History Server on Kubernetes.
Spark can run on clusters managed by Kubernetes. This feature makes use of native Kubernetes scheduler that has been added to Spark.
In order to make Airflow Webserver stateless, Airflow >=1.10.7 supports DAG Serialization and DB Persistence.