¿Qué es Clúster Manager en Spark?

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 18 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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En la actualidad, el procesamiento de datos resulta imprescindible para cualquier tipo de estrategia de optimización, por ello, tener en cuenta cada una de sus herramientas es igual de necesario. Entre estas se encuentra, por ejemplo, el manejo de un Clúster Manager en Spark.

Apache Spark es un sistema de computación muy popular basado en Hadoop Map Reduce. Por ello, conocer su funcionamiento es de suma importancia, de manera que, en este post, te exponemos qué es Clúster Manager en Spark.

¿Qué es Clúster Manager en Spark?

El administrador de clúster o Clúster Manager en Spark hace referencia a la comunicación del driver con el backend para adquirir recursos físicos y poder ejecutar los executors.

Por otra parte, el Clúster Manager es un factor fundamental, puesto que se reconoce como un intermediario al que se conecta SparkContext por medio del Driver Program. De hecho, el Clúster Manager es quien designa el flujo de los datos desde los Worker nodes y el SparkContext dentro de la arquitectura de Apache Spark.

¿Cómo funciona Clúster Manager en Spark?

En cuanto al funcionamiento del administrador de clústeres o Clúster Manager en Spark, este es el encargado de remitir las tareas a los ejecutores entre Driver Program y los Nodos de trabajo (Worker nodes).

En suma, su funcionamiento está ligado a la particularidad de que existen varios tipos de administradores de clústeres según dónde se lleve a cabo el despliegue, de manera que lo apliques según los sistemas y el procesamiento de los macrodatos:

Apache Mesos

A partir de este, Apache Mesos te permite que se extraiga la información de los sistemas locales y se desarrolle en sistemas distribuidos.

Kubernetes

Por otra parte, también podrás desplegar Clúster Manager en este sistema de aplicaciones de contenedores de código abierto.

Hadoop YARN (Yet Another Resource Negociator)

Además, este componente suele trabajar en una de las capas de control de Hadoop que se instaura sobre las aplicaciones o comandos que corren sobre Hadoop, es decir, Hadoop YARN.

Independiente

Por último, podrás contar con un tipo de administrador de clúster que es simple y deviene con Spark para el desenvolvimiento de cualquier clúster.

Continúa aprendiendo sobre el Big Data

En este post, te has podido acercar a todo lo relacionado con un Clúster Manager en Spark dentro del mundo del procesamiento Big Data. Sin embargo, aún falta mucho más por aprender sobre estas herramientas que maneja Spark.

Por esta razón, desde KeepCoding te aconsejamos echarle un vistazo al Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning si lo que deseas es continuar aprendiendo y formarte como un data scientist profesional para destacar dentro del sector IT.

Por medio de este, podrás conocer y entender, entre muchas otras cosas, más en profundidad la gestión masiva de ficheros o cómo funcionan, por ejemplo, las redes neuronales. En este módulo aprenderás cómo entrenarlas, cómo tunearlas y cómo aplicarlas a los diferentes tipos de problemas. Todo ello de la mano de ejemplos prácticos que permitirán afianzar la teoría de una forma más efectiva y precisa. ¡No esperes más y apúntate ahora!

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