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Preparación de cluster de procesamiento

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La preparación de un cluster de procesamiento, como en Apache Spark o Databricks, implica varios pasos para configurarlo, optimizarlo y garantizar su buen funcionamiento. A continuación se describen algunos aspectos clave: ### 1. **Configuración Inicial del Cluster**: * **Elección del Tipo de Cluster**: Determinar el tamaño del cluster (número de nodos), tipo de máquina (tamaño del nodo) y recursos necesarios como CPU, memoria y almacenamiento. * **Configuración de Recursos**: Asegurarse de asignar recursos adecuados según el tipo de tareas a realizar (computación intensiva, procesamiento de datos, análisis, etc.). ### 2. **Instalación y Configuración de Software**: * **Instalación de Spark o Databricks**: Instalación de Apache Spark o Databricks en los nodos del cluster. * **Configuración de Clusters**: Definir configuraciones como cantidad de núcleos, memoria, almacenamiento temporal, etc. ### 3. **Optimización del Rendimiento**: * **Distribución de Datos**: Distribuir los datos equitativamente entre los nodos para evitar cuellos de botella y mejorar el rendimiento. * **Compresión de Datos**: Usar técnicas de compresión adecuadas (Run-length, Delta, etc.) para reducir el uso de espacio y mejorar el procesamiento. * **Configuración de Particiones y Slices**: Configurar adecuadamente las particiones y slices para asegurar un procesamiento eficiente. ### 4. **Seguridad y Accesos**: * **Credenciales y Permisos**: Configurar adecuadamente credenciales y permisos de acceso para gestionar la seguridad en el cluster. ### 5. **Monitoreo y Mantenimiento**: * **Monitoreo de Rendimiento**: Implementar herramientas de monitoreo para seguir el rendimiento del cluster y tomar acciones correctivas si es necesario. * **Actualizaciones y Escalabilidad**: Asegurar que el cluster pueda escalar y adaptarse a cargas de trabajo cambiantes. ### 6. **Optimización de Consultas**: * **Optimización de Consultas**: Utilizar herramientas como "EXPLAIN" o "Analyze" para entender cómo se ejecutan las consultas y optimizarlas. Estos pasos son fundamentales para garantizar un rendimiento eficiente y efectivo en la ejecución de tareas de procesamiento de datos en un cluster.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-b8c5a175-82a3-4384-acb2-59df7f2cdb9a.jpg)Luego de dar try free seleccioné AWS y la interfaz es diferente a la presentada. Me permite más configuraciones
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-62ec7d48-39e8-467e-b502-05be9ea23b59.jpg)Ya casi
Es recomendable crear varios cluster de acuerdo al nivel de procesamiento para cada uno? o existe la posibilidad de crear un cluster auto escalable?
Los procesos se ejecutan paralelamente distribuidos entre los workers que se desplieguen y, al mismo tiempo, entre los cores de cada worker y los del driver? Es decir, se paraleliza por cada máquina virtual y también por los cores de cada máquina? O solamente entre las máquinas? O cómo funciona? Gracias!
Por qué al tratar de conectar un clúster que ya creé no conecta y sale inmediatamente "Terminated"? ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/imagen-3587944c-5a62-4f63-8836-fc68218df27d.jpg)
Tengo inconvenientes al crear el Cluster de procesamiento, me sale este error en la capa gratuita: *"Self Bootstrap Failure: Self-bootstrap failure during launch. Please try again later and contact Databricks if the problem persists. Node daemon fast failed and did not answer ping for instance i-..."*