TGViewer
Agentic Engineer Agentic Engineer @data_engi · 686 subscribers
Post #1198 175
Spark может пережить смерть executor без пересчёта shuffle

Обычно shuffle-данные лежат на локальных дисках executor-узлов. Если Spot-инстанс исчезает, Spark теряет эти блоки и вынужден заново выполнять предыдущие стадии.

Apache Celeborn выносит shuffle в отдельный общий кластер. Executors отправляют туда блоки заранее, поэтому вычислительные узлы можно свободно перезапускать и масштабировать, а при включённой репликации потеря узла не уничтожает промежуточные данные.

Для тяжёлых Spark-задач это позволяет шире использовать дешёвые Spot-инстансы и не держать простаивающие узлы только ради сохранения shuffle. Цена — отдельный stateful-сервис, которому нужны репликация, мониторинг и защита данных.

#apachespark #apacheceleborn #shuffle #dataengineering #distributedcomputing #infrastructure @data_engi
Amazon High-performance Remote Shuffle Service on Amazon EMR with Apache Celeborn | Amazon Web Services In this post, we show how Apache Celeborn resolves this trade-off for Amazon EMR on EKS and Amazon EMR on EC2, improving job reliability while unlocking additional cost savings.
More from @data_engi
  1. Oct 6, 2026Post #1399
  2. Oct 5, 2026@data_engi
  3. Oct 5, 2026С днём учителя! @data_engi
  4. Oct 5, 2026Промптом можно пролезть без очереди на LLM-сервере 😁 2 октября исследователи описали JIL…
  5. Oct 5, 2026Iceberg Kafka Connect перестал молча терять данные при ошибке записи 👈 В Apache Iceberg 1…
  6. Oct 4, 2026От "наши LLM - мирового уровня" до "но нужно трезво смотреть на вещи..." прошла одна блоки…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →