#sparkapplication

[thecreatureinyourcloset]

AHH SPARKAPPLE DUO SUEHEUSN

Yall I was playing the event for twst today and OMG WHY ARE EPEL AND SEBEK SO CUTE??? LIKE HELLO??? Bro they’re literally besties! Trust🤞LIKE HELLO NOT THEM SMILING MISCHIEVOUSLY AND THEN PICKING IDIA UP

Bro I’m just saying I feel like their friendship should be talked about a bit more!

Anyways I was thinking so imagine after the Harveston event, they all go back to NRC but there is a visible shift in their schedule. Before Sebek would spend a lot of his time with Dia 3 while Epel would mostly be with Vil But then now they always seem to be missing throughout the day!

Malleus doesn’t notice how often Sebek is gonna until like a week passes and this is starting to become a common thing while Silver also notices Sebek isn’t with him as often anymore so now Dia 3 is curious as to where Sebek is going throughout the day!

Next thing you know they see Epel and Sebek just running around near the woods or just hanging out together at Ramshackle and they’re just like when did those two get so close??? But obvs they’re glad Sebek is interacting with more people now! And from then on everyone can visibly see how close Epel and Sebek have gotten!! Like you can always see them walking in the halls together(Sebek is taking turns with Silver to escort Malleus now that Sebek started walking with Epel) and you can always see Sebek smiling so widely now:3 and you can always catch him talking to someone on the phone with Epel(hint:it’s Epel’s Grandma). All the other first years also note how Epel and Sebek are starting to become sort of a duo now obvs not as chaotic as Adeuce but they’re still chaotic. You can see Epel trying to throw an apple at someone while Sebek is just gripping onto Epel so he doesn’t actually throw it!

Now this would be fine for Dia 3 BUT NOW SEBEK IS LEGIT JUST ALWAYS GONE! They can barely find him anywhere and yes he still guard Malleus but not as often as before! Now they’re all starting to feel his missing presence and it just feels so WRONG…. He’s also started having sleepovers at Pomefiore which would be fine…IF LILIA AND SILVER DIDNT CATCH VIL SAYING THAT HE WAS TRYING TO CONVINCE SEBEK TO JOIN POMEFIORE INSTEAD!

You can’t convince me that Sebek would not fit in Pomefiore, like we know how strict he is with himself and he always works hard for everything he does! And I bet you that Vil atleast respects that part(And also Vil caught Sebek with his hair down when he was at Pomefiore and he can’t just let that POTENTIAL be wasted). So now Dia 3 is just tweaking trying to get Sebek to hang out with them. They try so many ways but everytime Sebek always has to decline because he either has plans with the first years, Epel, or somehow he gets roped into a trip with Vil! THEY EVEN GOT MALLEUS TO INVITE HIM BUT HE STILL DECLINE(Don’t get him wrong he was absolutely overjoyed that his liege invited him but sadly he already made plans and he would stick with it) At this point if they want to hang out with him more they’re gonna have to reserve a time specifically for what day😭

Each failed attempt is just making Sebek slowly drift away from them without him even noticing! They’re so desperate now😭 Anyways while all this is happening, Sebek is living his best life now hanging out with his friends, having a specific friend now(Epel) and going around more places and being accepted!!! He’s so happy:3

They’re also so silly for this🤣 like plz why did Sebek look so aggressive at first LMAOO gotta love the team spirit tho!!!

[datascience-me-blog]

What is the Difference Between Hadoop and Spark?

Hadoop is a software framework which is used to store and process Big Data. It breaks down large datasets into smaller pieces and processes them parallelly which saves time. It is a disk-based storage and processing system. 

  Spark is a software framework for processing Big Data. It uses in-memory processing for processing Big Data which makes it highly faster.

[wordpress-blaze-231627073]

Passiflora secrets: what do you know really?

Here we are with this new format. I promised you I would have proposed it. We will talk about in the next episode of Passiflora

I ask you to answer sincerely to the questions. It's not a problem if you don't know the answers.

This is a simple survey. Ready?

1. How familiar are you with Passiflora (Passion Flower)?

Very familiar

Somewhat familiar

Not familiar at all

2. Have you ever used Passiflora for any purpose? (e.g., medicinal, culinary, ornamental)

Yes

No

3. If yes, please specify how you have used Passiflora:

Medicinal purposes

Cooking or baking

Landscaping or gardening

Other (please specify)

4. What benefits do you associate with Passiflora?

Stress relief

Improved sleep

Enhanced digestion

Other (please specify)

5. Are you aware of any side effects or precautions related to Passiflora use?

Yes

No

6. Would you be interested in learning more about Passiflora and its applications?

Yes

No

7. Any additional comments or experiences you'd like to share about Passiflora?

Thank you for taking the time to complete this survey! Your feedback is invaluable.

The next article will be come soon!

Source: Passiflora secrets: what do you know really?

[bigdataschool-moscow]

Запуск Apache Spark на Kubernetes: скрипты, операторы и особенности клиентского режима

Продолжая разговор про обучение Spark на реальных примерах, сегодня мы рассмотрим, как работает этот Big Data фреймворк на Kubernetes, популярной DevOps-платформе автоматизированного управления контейнеризированными приложениями. Читайте в нашей статье, как запустить приложение Apache Spark в кластере Kubernetes (K8s) с помощью submit-скрипта и оператора, а также при чем здесь Docker-образ.  

Запуск приложения Apache Spark в кластере Kubernetes с помощью скрипта

Напомним, Apache Spark – это комплексный Big Data фреймворк для потоковой и пакетной обработки информации в режиме near real-time, а также аналитики больших данных. Запустить готовое приложение Apache Spark можно с помощью скрипта bin/spark-submit. Этот скрипт заботится о настройке пути к классам Spark и их зависимостями, поддерживая различные менеджеры кластеров, например, Hadoop Yarn или K8s, а также режимы развертывания [1]. Таким образом, spark-submit может напрямую отправлять приложения Spark в кластер Kubernetes. Это работает следующим образом [2]: ·       Apache Spark создает собственный драйвер, работающий в поде (модуле) Kubernetes; ·       драйвер Spark создает исполнителей, которые также работают в подах Kubernetes, подключается к ним и выполняет код приложения; ·       после завершения работы Spark-приложения исполнители на подах также завершают работу и очищаются, при этом под драйвера сохраняет журналы и остается в состоянии «завершено» в Kubernetes API до тех пор, пока так называемый мусор (garbage) не будет собран или очищен вручную; ·       важно, что в завершенном состоянии под драйвера не использует никаких вычислительных ресурсов или памяти.  Kubernetes сам планирует запуск по расписанию (scheduling) подов драйверов и исполнителей, а связь с Kubernetes API осуществляется через fabric8. Можно планировать запуск подов драйвера и исполнителя на подмножестве доступных узлов с помощью соответствующего селектора через настройку его конфигурации. В перспективе будет доступна привязка узлов или подов при планировании регулярного запуска задач на кластере K8s [2].  

Как работает Спарк-оператор в K8s

Как мы недавно рассказывали, с мая 2020 года Kubernetes поддерживает Spark Operator для Apache Spark 2.4.5 и выше. Он позволяет настраивать параметры конфигурации, например, монтировать ConfigMap с конфигурацией доступа к Hadoop в поды Spark и запускать задачи по расписанию. Примечательно, что исходный код Spark Operator открыт и доступен на GitHub в репозитории Google Cloud Platform.  Чтобы запустить задачи Spark в кластере Kubernetes с помощью оператора, необходимо сделать следующее [3]: ·       создать Docker-образ со всеми библиотеками, конфигурационными и исполняемыми файлы; ·       опубликовать Docker-образ в реестр, доступный из кластера Kubernetes; ·       сформировать манифест с типом «SparkApplication» и описанием запускаемой задачи, включая указание версия API для оператора, пространства имён для запуска приложения, адрес созданного Docker-образа в доступном реестре, класса задачи Spark, пути к исполняемому jar-файлу, версии Spark, сервисной учётной записи для запуска приложения, количества выделяемых ресурсов и локальной директории, где будут создаваться локальные файлы задачи Spark.  

3 особенности работы приложений Apache Spark на Кубернетес в клиентском режиме

Spark-приложение на K8s может быть запущено как в кластерном режиме, так и в режиме клиента. При запуске в клиентском режиме, драйвер может работать внутри пода Kubernetes или на физическом хосте. Поэтому рекомендуется учитывать следующие факторы [2]: ·       работа сети, т.к. исполнители Spark должны иметь возможность подключаться к драйверу через имя хоста и порт, который маршрутизируется из них. Конкретная конфигурация сети, которая потребуется для работы Spark в клиентском режиме, зависит от настройки. При запуске драйвера внутри пода Kubernetes можно использовать автономную службу, чтобы обеспечить маршрутизацию пода драйвера от исполнителей по стабильному имени хоста. При развертывании автономной службы следует убедиться, что селектор меток службы соответствует только поду драйвера, а не другим модулям. Рекомендуется присвоить поду драйвера уникальную метку и использовать ее в селекторе меток автономной службы. ·       сборка мусора (garbage collection) пода исполнителя, которая гарантирует, что после удаления пода драйвера из кластера все поды-исполнители приложения также будут удалены. Для этого следует установить spark.kubernetes.driver.pod.name в качестве имени пода драйвера, что позволит планировщику Spark развертывать поды-исполнители с помощью OwnerReference. Драйвер будет искать под с заданным именем в пространстве имен, заданном параметром spark.kubernetes.namespace с учетом OwnerReference. Однако, не стоит устанавливать OwnerReference для пода, который на самом деле не является подом драйвера, чтобы работа исполнителей не завершилась преждевременно, когда будет удален ненужный под. Если Spark-приложение не работает внутри пода или свойство spark.kubernetes.driver.pod.name не задано, то поды-исполнители могут быть удалены из кластера, когда приложение закрывается. Планировщик Spark пытается удалить эти поды, но, если сетевой запрос к API-серверу не выполняется, они останутся в кластере. Однако, процессы-исполнители завершаются, когда не могут связаться с драйвером, поэтому поды-исполнители не должны потреблять вычислительные ресурсы (ЦП и память) в кластере после завершения работы приложения. ·       параметры аутентификации Kubernetes в клиентском режиме Spark-приложения настраиваются через префикс spark.kubernetes.authenticate. Больше подробностей по администрированию и эксплуатации Apache Spark для аналитики больших данных в проектах цифровизации своего бизнеса, а также государственных и муниципальных предприятий, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве: ·       Анализ данных с Apache Spark     Источники 1.��      https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html 2.       https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html 3.       https://habr.com/ru/company/neoflex/blog/511734/   Read the full article