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Introduction

Apache Spark est une framework de calcul distribuée open source initialement développé par l'AMPLab de l'Université Berkeley, et maintenant un projet de la fondation Apache. Contrairement à l'algorithme MapReduce implémenté par Hadoop qui utilise le stockage sur disque, Spark utilise des primitives conservées en mémoire lui permettant d'atteindre des performances jusqu'à 100 fois plus rapide pour certaines applications. Le chargement des données en mémoire permet de les interroger fréquemment ce qui fait de Spark une framework particulièrement approprié pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données interactive.

Configuration

$HOME/.spark/<version>/conf

export MKL_NUM_THREADS=1

Utilisation

File : pyspark_submit.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --time=00:01:00
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --mem=4G
#SBATCH --cpus-per-task=8
#SBATCH --ntasks-per-node=1

module load spark/2.2.0
module load python/2.7.13

export SPARK_IDENT_STRING=$SLURM_JOBID
export SPARK_WORKER_DIR=$SLURM_TMPDIR
start-master.sh

(
export SPARK_NO_DAEMONIZE=1;
export -n HOSTNAME;
srun -x $(hostname) -n $((SLURM_NTASKS -1)) --label --output=$SPARK_LOG_DIR/spark-$SPARK_IDENT_STRING-workers.out \
     start-slave.sh -m ${SLURM_MEM_PER_NODE}M -c ${SLURM_CPUS_PER_TASK} spark://$(hostname -f):7077
) &

spark-submit --executor-memory ${SLURM_MEM_PER_NODE}M $SPARK_HOME/examples/src/main/python/pi.py 100000

srun stop-slave.sh
stop-master.sh