Bercakap tentang cara melaksanakan Spark menggunakan bahasa Go

Dengan pembangunan berterusan teknologi data besar, Spark, sebagai rangka kerja pemprosesan data yang pantas dan berkuasa, telah digunakan secara meluas secara beransur-ansur. Enjin pengkomputeran berkelajuan tinggi Spark ialah penyelesaian yang baik untuk pemprosesan data besar-besaran Walau bagaimanapun, dalam beberapa kes, disebabkan oleh keterbatasan bahasa itu sendiri, prestasi Spark tidak memuaskan dalam senario seperti pemprosesan kelompok dan pengkomputeran luar talian. Bahasa Go mempunyai prestasi konkurensi yang kukuh kerana coroutine, mekanisme kunci, pengurusan memori, dll., dan dianggap oleh ramai pakar sebagai pilihan yang berkuasa untuk melaksanakan Spark. Artikel ini akan membincangkan cara melaksanakan Spark menggunakan bahasa Go.

Mengapa menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan Spark

Bahasa Go berkembang dengan sangat pesat, dan ia telah menarik perhatian semakin banyak perusahaan dan pembangun kerana prestasi serentaknya yang cemerlang. Goroutine dan saluran bahasa Go menyediakan model konkurensi semula jadi dan berkuasa, dan terdapat juga banyak reka bentuk yang cantik dalam mekanisme asas seperti pengumpulan sampah.

Untuk rangka kerja pemprosesan data seperti Spark yang memerlukan pengkomputeran serentak berprestasi tinggi, sebenarnya, walaupun bahasa Scala ialah bahasa pilihan rasmi, prestasinya dalam beberapa kes tidak dapat memenuhi keperluan. Kebebasan platform bahasa Go dan model coroutine yang berkuasa boleh memberikan lebih banyak kemungkinan untuk Spark. Contohnya: Dalam reka bentuk penjadual tugas, Goroutine boleh diperkenalkan untuk membolehkan kod pengguna berjalan bersama-sama dengan penjadual Selepas pelaksanaan, sumber boleh dikeluarkan untuk mengelakkan masalah seperti menunggu tanpa had dan kebocoran memori.

Secara amnya, menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan Spark boleh mendapat kelebihan berikut:

• Kebebasan platform, tiada kekangan mesin maya Java
• Prestasi konkurensi yang berkuasa, boleh mencapai kesan operator ultra-maju
• Pengurusan memori yang cekap, pengumpulan sampah dan jaminan mekanisme asas lain
• Sintaks dan perpustakaan standard yang ringkas dan mudah digunakan menjadikan penulisan program lebih mudah Mudah
• Pengalaman pembangunan yang baik, kompilasi berbutir yang lebih kecil, pemeriksaan jenis statik paksa dan mekanisme lain boleh mengurangkan kadar ralat program

Ciri dan sokongan

Berbanding Rangka kerja Spark tradisional, dilaksanakan menggunakan bahasa Go , mempunyai ciri-ciri berikut:

• Menyokong pengkomputeran teragih berskala besar
• Memudahkan proses pengiraan dan mengurangkan kerumitan pemprosesan data
• Prestasi pengkomputeran ultra tinggi dan keupayaan concurrency
• Integrasi mendalam dengan banyak sumber data, menyokong storan data heterogen

Pada masa yang sama, Spark yang dilaksanakan oleh Go juga mempunyai sokongan berikut:

• Antara muka RDD lengkap, menyokong operasi Transformasi dan Tindakan
• Pengurusan tugas dinamik dan penjadualan tugas seimbang melalui Goroutine
• Pengaturcaraan tanpa kunci untuk mengelakkan persaingan kunci Kemerosotan prestasi
• Storan berterusan , menyokong siri memori dan siri cakera
• Pengoptimuman asas, meminimumkan operasi yang tidak perlu seperti memori silang

Prinsip pelaksanaan

Prinsip teras rangka kerja Spark yang dilaksanakan dalam Go bahasa adalah untuk membina RDD (pengumpulan data teragih elastik), di mana setiap RDD mewakili satu set data dan berbilang operasi pada set data. Dalam bahasa Go, saluran yang mewakili Goroutines digunakan untuk mengalih keluar penyegerakan dan kunci antara blok RDD, yang menyediakan kemungkinan untuk program algoritma yang diedarkan.

Disebabkan keselarasan dan sifat ringan goroutine dalam bahasa Go, pelaksanaan Spark dalam Go boleh menggunakan mekanisme penjadualan goroutine untuk memperuntukkan masa CPU kepada tugas serentak untuk mencapai operasi serentak yang cekap.

Pada masa yang sama, dalam bahasa Go, berdasarkan ciri enkapsulasi pakej kejuruteraan, kod RDD boleh diuji unit, memastikan kualiti dan kestabilan pelaksanaan.

Contoh pelaksanaan

Untuk menunjukkan dengan lebih baik cara menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan Spark, contoh mudah pengiraan nilai PI diberikan di bawah:

package main

func calculatePart(start, stop int, output chan<- float64) {
    part := float64(0)
    for i := start; i < stop; i++ {
        xi := (float64(i) + 0.5) / float64(sampleCount)
        part += 4 / (1 + xi*xi)
    }
    output <- part
}

func calculatePi() float64 {
    var parts int
    parts = 1000
    split := sampleCount / parts

    output := make(chan float64, parts)

    for i := 0; i < parts; i++ {
        start := i * split
        stop := (i + 1) * split
        go calculatePart(start, stop, output)
    }

    piEstimate := 0.0
    for i := 0; i < parts; i++ {
        piEstimate += <-output
    }

    piEstimate /= float64(sampleCount)

    return piEstimate
}

const sampleCount = 100000000

func main() {
    pi := calculatePi()
    fmt.Println(pi)
}

Dalam contoh di atas, kami mentakrifkan tugas untuk mengira pi Dalam fungsi hitungPart, kami menentukan bahagian yang perlu dikira dan mengembalikan hasil pengiraan. Dalam fungsi hitungPi, kita mula-mula membahagikan tugas itu kepada beberapa tugasan tertentu yang boleh dikira secara selari, kemudian laksanakannya serentak, dan akhirnya agregat hasilnya.

Kesimpulan

Ringkasnya, menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan rangka kerja Spark mempunyai banyak kelebihan Ia bukan sahaja dapat memberikan permainan sepenuhnya kepada ciri-ciri bahasa Go dari segi konkurensi tinggi dan pengkomputeran teragih. tetapi juga mengurangkan beban pemaju pada mekanisme peringkat rendah seperti pengurusan memori dan kutipan sampah. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkembang pesat, bahasa Go akan menggunakan kelebihannya dalam lebih banyak bidang, termasuk pemprosesan data dan bidang lain, di mana bahasa Go akan menjadi bahasa pengaturcaraan yang amat diperlukan.

Atas ialah kandungan terperinci Bercakap tentang cara melaksanakan Spark menggunakan bahasa Go. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!