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©2015 Talend Inc.©2015 Talend Inc.
Spark Meetup
Jonathan Lamiel
Talend Labs
2
Présentation de Spark Packages & Co
 Comment partager de la données entre différents job Spark ?
 Comment s’interfacer avec Spark ?
 Comment rendre une application Spark interactive ?
3
4
Comment partager de la données entre
différents job Spark ?
 Cas d’usage : Plusieurs contextes Spark utilisant un même
fichier d’enrichissement.
 Solution 1 : Lire et relire et rerelire le même fichier à chaque
fois.
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5
 Open Source
 Système de fichier distribué In-memory
6
 Utilisation avec Spark mais pas seulement
7
 Avec Spark comment ca marche ?
8
 Et mon problème de réutilisation ?
9
 Et mon code Spark il devient quoi ?
10
 Tachyon accède aux données de manière intelligente ?
11
 Coté Perf ?
12
13
Spark Packages
14
 Spark
 Des RDDs :
 HadoopRDD, PairRDD, AvroRDD, JsonRDD, JdbcRDD,
ESSpark, CassandraRDD etc …
 Pour le reste : Hadoop InputFormats
Comment s’interfacer avec Spark ?
15
 Spark Streaming
 Des Dstreams:
 File systems, Socket, Akka actors, Kafka, Flume,
Kinesis, Twitter
 Pour le reste : Custom Receiver ou Camel ???
Comment s’interfacer avec Spark ?
17
18
Comment rendre une application Spark
interactive ?
 Cas d’usage : Créer une API Rest pour exécuter du Spark et
aider au management des contextes Spark.
 Solution 1 : Le faire à la main à base d’Akka + Spray etc …
 Solution 2 : Utiliser ce qu’il y’a de disponible dans les Spark-
Packages
19
Spark-jobserver
 Open Source
 Gestion des contextes Spark par le JobServer
 Gestion des « applications » sous forme de jar
 Appel d’applications Synchrone ou Asynchrone
 Statuts des jobs exécutés
 Gestion de la validation des paramètres avant soumission a
Spark
20
Spark-jobserver
 Ca ressemble à quoi ?
21
Spark-jobserver
 A quoi ressemble mon code Spark ?
22
Spark-jobserver
 Comment je l’utilise ?
23
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