Spark タスクスケジューラとは？役割と仕組みを解説
- タスクスケジューリング：Sparkのタスクスケジューラは、Sparkのジョブ内のタスクの実行順序とリソースの割り当てを調整し、タスクが最適な方法で完了するようにします。
- リソース割り当ての管理：Sparkのタスクスケジューラーは、クラスター内のリソース（メモリ、CPUなど）を管理し、タスクが時間通りに完了するように確保します。
- 障害復旧：Sparkのタスクスケジューラーは、タスクの実行中に発生する障害を監視し、適切な対策を取って復旧させ、タスクが継続的に実行されることを確保します。
- タスクの最適化：Sparkのタスクスケジューラは、タスクのマージ、再配置、データのローカライズなどの操作を行うことで、タスクの実行効率とパフォーマンスを向上させることができます。
- 監視とログ：Sparkタスクスケジューラは、タスクの実行中にさまざまなメトリクスやログ情報を監視し、ユーザーがタスクの実行状況を把握し、問題を早期に発見して解決するのを支援します。
