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Utilidades Spark

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Utilidades Spark

par HR Mexico
1

¿Cuál es el flag para especificar el modo de despliegue en spark-submit?

2

¿Qué servicio persiste la Spark UI después de terminación del job?

3

¿Cuál conf habilita Adaptive Query Execution?

4

En modo Kubernetes, ¿qué opción especifica la imagen del contenedor?

5

¿Qué utilidad lanza REPL Python?

6

¿Puerto default de Spark History Server?

7

¿Qué conf comprae comprime event logs?

8

Para Kerberos en spark-submit, usa:

9

¿Qué sink exporta métricas a Prometheus?

10

En dynamic allocation, ¿conf min executors?

11

¿Utilidad para queries SQL batch?

12

¿Qué mide shuffle read en Spark UI?

13

Para Python deps:

14

¿Modo master para Standalone?

15

Conf para overhead memoria YARN:

16

¿Qué habilita speculation?

17

API endpoint para stages:

18

Serializer eficiente default en Spark 3+:

19

Para checkpoint streaming:

20

¿Qué herramienta mide performance en shell?

Explicación

--deploy-mode cluster/client determina ubicación del driver.

History Server lee event logs de HDFS/S3 en puerto 18080.

spark.sql.adaptive.enabled=true activa coalescing, skew handling.

spark.kubernetes.container.image define Docker image para pods.

pyspark inicia SparkSession en Python interactivo.

18080 expone API REST para apps históricas.

Codec LZ4 reduce tamaño logs en HDFS.

--principal user@REALM --keytab /path autentica sin tickets.

org.apache.spark.metrics.sink.PrometheusServlet en metrics.conf.

Establece piso de executors activos.

spark-sql -e ejecuta SQL no interactivo.

Bytes shuffle read indica overhead de redistribución.

--py-files distribuye .zip/.egg a executors.

spark://ip:7077 apunta a Spark Master.

10% extra para AM en YARN.

Re-ejecuta tasks lentos en paralelo.

REST API en History Server/UI.

spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer reduce overhead.

HDFS/S3 path para fault-tolerance.

Librería para timing CPU, shuffle, etc. en REPL.

 
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