Spark 容認機構とは？仕組みと設定方法を解説
Sparkのフォールトトレランスメカニズムは、RDD（Resilient Distributed Datasets）を使用して実装されています。RDDは、Sparkの中核データ構造であり、複数のノードを横断して並列操作が可能な柔軟な分散データセットです。Sparkアプリケーションが実行されると、RDDは複数のパーティションに分割され、異なるノードで計算が実行されます。
Sparkの耐障害性メカニズムは、主に以下のようなものがあります。
- SparkのRDDは不変であり、作成されると変更できない。あるパーティションのデータが失われたり計算が失敗しても、SparkはRDDの依存関係に基づいて失われたデータを再計算することができるため、データセット全体を再計算する必要はありません。
- スパークは、各タスクを複数のステージに分割し、各ステージには独立して実行できるタスクが含まれます。タスクが失敗した場合、スパークはそのタスクのコピーを再スケジュールして、タスクの実行を確保します。
- スパークのエラーハンドリングシステムでは、RDDの計算結果をメモリ内に保存しておき、ノードの障害が発生した場合でも計算状態を復元することができます。ノードで障害が発生した場合、スパークは失われたデータを再計算し、未完了のタスクを続行することができます。
総じて、Sparkのフェイルオーバー機能は、RDDの不変性、タスクスケジューリング、およびフェイルオーバー機能を通じて、アプリケーションの安定性と信頼性を確保し、ノードの障害やデータの損失が発生しても計算の正確性を保証します。
