¿Qué es Clúster Manager en Spark?

Autor: | Última modificación: 8 de junio de 2022 | 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.

¿Qué es Clúster Manager en Spark? 1

¿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).

¿Qué es Clúster Manager en Spark? 2

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.

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