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PySpark की "कार्य में अपवाद" त्रुटि को ठीक करना: कनेक्शन रीसेट समस्या

PySpark की कार्य में अपवाद त्रुटि को ठीक करना: कनेक्शन रीसेट समस्या
PySpark की कार्य में अपवाद त्रुटि को ठीक करना: कनेक्शन रीसेट समस्या
Daniel Marino
मंगलवार, 19 नवंबर 2024 को 3:32:29 am

पायस्पार्क समस्या निवारण: सामान्य सेटअप त्रुटियों पर काबू पाना

पायस्पार्क से शुरुआत करना रोमांचक लग सकता है, लेकिन शुरुआत से ही त्रुटियों का सामना करना निराशाजनक हो सकता है, खासकर जब आपका कोड अपेक्षा के अनुरूप नहीं चलता है। ऐसी ही एक त्रुटि कुख्यात "चरण 0.0 में कार्य 0.0 में अपवाद" संदेश है। 🔧

यह त्रुटि आम तौर पर तब दिखाई देती है जब आप एक बुनियादी पाइस्पार्क स्क्रिप्ट का परीक्षण करने का प्रयास कर रहे होते हैं, केवल लॉग संदेशों और स्टैक ट्रेस की एक कठिन दीवार का सामना करने के लिए। ज्यादातर मामलों में, इसमें "कनेक्शन रीसेट" संदेश के साथ एक सॉकेटएक्सेप्शन शामिल होता है, जिसकी व्याख्या करना कठिन हो सकता है, ठीक करना तो दूर की बात है।

स्पार्क के साथ, यहां तक ​​​​कि मामूली कनेक्शन समस्याएं या कॉन्फ़िगरेशन बेमेल अपवाद भी फेंक सकते हैं जो जटिल लगते हैं, खासकर यदि आप ढांचे में नए हैं। यह सुचारु PySpark संचालन के लिए अंतर्निहित कारणों को समझना महत्वपूर्ण बनाता है।

इस गाइड में, हम इस बात पर विचार करेंगे कि इस त्रुटि का क्या अर्थ है, ऐसा क्यों हो रहा है, और आप इससे प्रभावी ढंग से कैसे निपट सकते हैं, भले ही आप अभी अपनी पायस्पार्क यात्रा शुरू कर रहे हों। आइए अपने स्पार्क वातावरण को चालू करें और चालू करें! 🚀

आज्ञा उपयोग का उदाहरण
spark.config("spark.network.timeout", "10000s") यह स्पार्क में नेटवर्क टाइमआउट सेटिंग को लंबी अवधि के लिए कॉन्फ़िगर करता है, जो कनेक्शन स्थिरता के मुद्दों को संबोधित करने के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह स्पार्क को लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के दौरान या जब नेटवर्क विलंबता अधिक होती है, तो टाइम आउट होने से रोकता है।
spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s") स्पार्क के ड्राइवर और निष्पादक के बीच दिल की धड़कन संदेशों के लिए एक लंबा अंतराल निर्धारित करता है। यह कमांड घटकों के बीच संचार में बार-बार होने वाले डिस्कनेक्शन या विफलताओं से बचने में मदद करता है, विशेष रूप से संभावित नेटवर्क रुकावट वाले वातावरण में उपयोगी है।
pytest.fixture(scope="module") पाइटेस्ट में एक फिक्स्चर को परिभाषित करता है जो एक मॉड्यूल के भीतर सभी परीक्षण कार्यों के लिए स्पार्क सत्र को सेट और ख़त्म करता है। "मॉड्यूल" स्कोप सुनिश्चित करता है कि स्पार्क सत्र का परीक्षणों में पुन: उपयोग किया जाए, जिससे सेटअप समय और मेमोरी उपयोग कम हो जाए।
traceback.print_exc() अपवाद का पूरा ट्रेसबैक प्रिंट करता है। यह जटिल त्रुटियों को डीबग करने के लिए आवश्यक है, क्योंकि यह त्रुटि कहां हुई इसका विस्तृत पता प्रदान करता है, जिससे मूल कारण को अधिक आसानी से पहचानने में मदद मिलती है।
assert df.count() == 3 जाँचता है कि डेटाफ़्रेम में ठीक तीन पंक्तियाँ हैं, जो डेटाफ़्रेम की संरचना और सामग्री के लिए बुनियादी सत्यापन के रूप में कार्य करती है। इसका उपयोग यूनिट परीक्षण के दौरान डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है।
yield spark पाइटेस्ट फिक्सचर में, यील्ड स्पार्क सत्र के साथ परीक्षण चलाने और उसके बाद क्लीनअप (सत्र रोकना) करने की अनुमति देता है। यह प्रत्येक मॉड्यूल परीक्षण के बाद संसाधन सफाई सुनिश्चित करता है, जिससे स्मृति समस्याओं को रोका जा सकता है।
exit(1) कोई गंभीर त्रुटि होने पर स्क्रिप्ट को गैर-शून्य स्थिति कोड के साथ बाहर निकालता है, जो यह संकेत देता है कि प्रोग्राम अप्रत्याशित रूप से समाप्त हो गया है। यह स्वचालित स्क्रिप्ट या पाइपलाइनों के लिए सहायक है जो विफलताओं का पता लगाने के लिए निकास कोड की निगरानी करते हैं।
filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30) "आयु" कॉलम के आधार पर डेटाफ़्रेम पर एक फ़िल्टर लागू करता है, केवल उन पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है जहां आयु 30 से अधिक है। यह PySpark की फ़िल्टरिंग क्षमता को प्रदर्शित करता है, जो डेटा परिवर्तन के लिए एक मौलिक ऑपरेशन है।
@pytest.fixture(scope="module") पाइटेस्ट में एक डेकोरेटर जो फिक्स्चर के दायरे को निर्दिष्ट करता है। इसे "मॉड्यूल" पर सेट करके, फिक्स्चर को प्रति मॉड्यूल एक बार प्रारंभ किया जाता है, जो प्रत्येक परीक्षण के लिए दोहराए जाने वाले सेटअप और टियरडाउन प्रक्रियाओं को कम करके परीक्षण को अनुकूलित करता है।

पाइस्पार्क कनेक्शन त्रुटियों को समझना और उनका निवारण करना

हमारे द्वारा विकसित की गई पहली स्क्रिप्ट एक बुनियादी स्पार्कसेशन सेट करती है और डेटाफ़्रेम बनाने का परीक्षण करती है। यह सेटअप अक्सर PySpark इंस्टालेशन को सत्यापित करने के लिए प्रारंभिक चरण होता है। एक विशिष्ट ऐप नाम के साथ स्पार्कसेशन का निर्माण करके, हम एक स्पार्क एप्लिकेशन को आरंभ करते हैं और स्पार्क संचालन के प्रबंधन के लिए एक गेटवे खोलते हैं। यह गेटवे महत्वपूर्ण है क्योंकि यह पायथन वातावरण और स्पार्क बैकएंड के बीच संचार की सुविधा प्रदान करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि इस प्रक्रिया में किसी भी विफलता का आसानी से पता लगाया जा सके, हमने पूर्ण त्रुटि ट्रेसबैक को आउटपुट करने के लिए `traceback.print_exc()` कमांड का उपयोग किया। उदाहरण के लिए, यदि कॉन्फ़िगरेशन त्रुटि या अनुपलब्ध लाइब्रेरी के कारण स्पार्क आरंभ करने में असमर्थ है, तो यह ट्रेस दिखाता है कि विफलता कहां हुई, जिससे समस्या निवारण आसान हो जाता है।

सत्र स्थापित करने के बाद, स्क्रिप्ट परीक्षण डेटा के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाने के लिए आगे बढ़ती है, जो "नाम" और "आयु" कॉलम के साथ बुनियादी डेटा पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करती है। यह सरल डेटासेट आवश्यक डेटाफ़्रेम संचालन के परीक्षण की अनुमति देता है। विशेष रूप से, हम डेटाफ़्रेम की सामग्री को प्रिंट करने के लिए `df.show()` का उपयोग करते हैं, यह सत्यापित करते हुए कि डेटा स्पार्क में सही ढंग से लोड किया गया है। यदि कोई कनेक्शन समस्या होती है, तो स्पार्क इस क्रिया को पूरा करने में सक्षम नहीं हो सकता है, और "सॉकेटएक्सेप्शन" या "कनेक्शन रीसेट" जैसी त्रुटियां प्रदर्शित होंगी, जैसा कि दिए गए त्रुटि संदेश में है। इसके अतिरिक्त, हम उम्र के आधार पर रिकॉर्ड पुनर्प्राप्त करने के लिए एक फ़िल्टर का उपयोग करते हैं, जो दर्शाता है कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में डेटा प्रोसेसिंग कैसे कार्यान्वित की जाएगी।

दूसरी स्क्रिप्ट यूनिट टेस्टिंग को पाइटेस्ट फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करती है ताकि यह सत्यापित किया जा सके कि स्पार्कसेशन सेटअप और डेटाफ़्रेम संचालन सही ढंग से कार्य करते हैं। यह उन परियोजनाओं के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है जहां स्पार्क जॉब्स को अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन या क्लस्टर में चलना चाहिए, क्योंकि यह यह जांचने के लिए परीक्षण को स्वचालित करता है कि आवश्यक स्पार्क घटक अपेक्षा के अनुरूप आरंभ होते हैं। पाइटेस्ट फिक्स्चर में `यील्ड` का उपयोग करके, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि स्पार्कसेशन प्रति परीक्षण मॉड्यूल केवल एक बार बनाया जाता है, मेमोरी उपयोग को अनुकूलित करता है और परीक्षण निष्पादन समय को कम करता है। यह सीमित संसाधनों वाले वातावरण के लिए या लगातार कई परीक्षण सूट चलाने के लिए महत्वपूर्ण है। 🧪

अंतिम स्क्रिप्ट में, हमने स्पार्क के कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों के माध्यम से नेटवर्क स्थिरता बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया। `स्पार्क.नेटवर्क.टाइमआउट` और `स्पार्क.एग्जेक्टर.हार्टबीटइंटरवल` जैसे कमांड नेटवर्क विसंगतियों को संभालने के लिए तैयार किए गए हैं जो स्पार्क संचालन के दौरान उत्पन्न हो सकते हैं, खासकर एक वितरित सेटअप पर। टाइमआउट अवधि बढ़ाकर, हम उन समस्याओं को कम करते हैं जहां स्पार्क प्रक्रियाएं धीमे नेटवर्क प्रतिक्रिया समय के कारण समय से पहले डिस्कनेक्ट हो जाती हैं। यह सेटअप नेटवर्क अंतराल या संसाधन में उतार-चढ़ाव वाले वातावरण में फायदेमंद है, क्योंकि यह स्पार्क निष्पादकों को तब तक चालू रखता है जब तक कि वे अपने कार्यों को पूरा नहीं कर लेते, बार-बार कनेक्शन रीसेट से बचते हैं। यह कॉन्फ़िगरेशन विकास और उत्पादन वातावरण दोनों के लिए आवश्यक हो सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि स्पार्क एप्लिकेशन नेटवर्क परिवर्तनशीलता के प्रति लचीले बने रहें।

समस्या निवारण पाइस्पार्क: "चरण 0.0 में कार्य 0.0 में अपवाद" त्रुटियों को संभालना

त्रुटि प्रबंधन के साथ स्पार्क सत्र को स्थापित करने और मान्य करने के लिए पायस्पार्क का उपयोग करते हुए पायथन बैक-एंड स्क्रिप्ट

from pyspark.sql import SparkSession
import socket
import traceback

# Initialize SparkSession with enhanced error handling
try:
    spark = SparkSession.builder
        .appName("PySpark Test Session")
        .getOrCreate()
    print("Spark session created successfully!")
except Exception as e:
    print("Error creating Spark session: ", e)
    traceback.print_exc()
    exit(1)

# Sample data to test DataFrame creation and filtering
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
columns = ["Name", "Age"]

# Create DataFrame with error handling
try:
    df = spark.createDataFrame(data, columns)
    df.show()
    print("DataFrame created and displayed successfully!")
except socket.error as se:
    print("Socket error detected: ", se)
    traceback.print_exc()
except Exception as e:
    print("An unexpected error occurred with DataFrame operations:", e)
    traceback.print_exc()
finally:
    spark.stop()
    print("Spark session stopped.")

वैकल्पिक समाधान: स्पार्क पर्यावरण और डेटाफ़्रेम संचालन को मान्य करने के लिए यूनिट परीक्षण

पायस्पार्क सत्र और डेटाफ़्रेम सत्यापन के लिए पायस्टेस्ट फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए पायथन स्क्रिप्ट

import pytest
from pyspark.sql import SparkSession

@pytest.fixture(scope="module")
def spark_session():
    spark = SparkSession.builder
        .appName("PySpark Unit Test")
        .getOrCreate()
    yield spark
    spark.stop()

def test_dataframe_creation(spark_session):
    data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
    columns = ["Name", "Age"]
    df = spark_session.createDataFrame(data, columns)
    assert df.count() == 3
    assert "Name" in df.columns
    assert "Age" in df.columns

def test_dataframe_filtering(spark_session):
    data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
    columns = ["Name", "Age"]
    df = spark_session.createDataFrame(data, columns)
    filtered_df = df.filter(df.Age > 30)
    assert filtered_df.count() == 1

समाधान: उच्च उपलब्धता के लिए अनुकूलित स्पार्कसेशन कॉन्फ़िगरेशन

PySpark में बेहतर नेटवर्क स्थिरता के लिए कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स के साथ पायथन स्क्रिप्ट

from pyspark.sql import SparkSession
import socket

# Configure Spark session with network stability optimizations
spark = SparkSession.builder
    .appName("Stable Spark Connection")
    .config("spark.network.timeout", "10000s")
    .config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s")
    .getOrCreate()

# Test data and DataFrame creation
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()

# Apply filters and display results
filtered_df = df.filter(df.Age > 30)
filtered_df.show()
spark.stop()

समस्या निवारण और पायस्पार्क स्थिरता में सुधार

PySpark के साथ काम करने का एक महत्वपूर्ण पहलू नेटवर्क स्थिरता सुनिश्चित करना है। स्पार्क जैसे वितरित कंप्यूटिंग सिस्टम में, नेटवर्क से संबंधित समस्याएं त्रुटियों का कारण बन सकती हैं, जिसमें एक सामान्य त्रुटि "चरण 0.0 में कार्य 0.0 में अपवाद" त्रुटि है, जो अक्सर सॉकेटएक्सेप्शन के कारण होती है। यह आम तौर पर "कनेक्शन रीसेट" के साथ एक समस्या का संकेत देता है जब निष्पादक और ड्राइवर नोड्स ठीक से संचार नहीं कर सकते हैं। जब स्पार्क जॉब्स को नोड्स में वितरित किया जाता है, तो एक मामूली नेटवर्क रुकावट भी प्रवाह को बाधित कर सकती है, जिससे कनेक्शन रीसेट हो जाता है या कार्य छूट जाते हैं। spark.network.timeout पैरामीटर सेट करने जैसे कॉन्फ़िगरेशन कनेक्शन को समय समाप्त होने से पहले लंबे समय तक खुले रहने की अनुमति देकर इन समस्याओं को कम करने में मदद कर सकते हैं। इसी तरह, spark.executor.heart BeatInterval को समायोजित करने से नेटवर्क उतार-चढ़ाव के दौरान निष्पादकों को ड्राइवर से कनेक्ट रखने में मदद मिलती है।

एक सहज पायस्पार्क अनुभव के लिए, स्पार्कसेशन सेटअप को अनुकूलित करना और स्पार्क के मापदंडों को सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगर करना इन त्रुटियों को काफी कम कर सकता है। उदाहरण के लिए, जब हम टाइमआउट सेटिंग्स बढ़ाते हैं, तो स्पार्क नेटवर्क प्रतिक्रिया समय में उतार-चढ़ाव को बेहतर ढंग से संभाल सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि निष्पादकों के पास अपने कार्यों को पूरा करने के लिए अधिक समय है, भले ही नेटवर्क अस्थायी रूप से धीमा हो जाए। इसके अतिरिक्त, PySpark की अंतर्निहित विधियों जैसे show() और filter() का उपयोग करने से नेटवर्क पर ओवरलोडिंग किए बिना बुनियादी कार्यक्षमता परीक्षण सक्षम हो जाता है। ये विधियाँ विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए उपयोगी हैं जो यह पुष्टि करने का प्रयास कर रहे हैं कि उनका स्पार्क इंस्टॉलेशन ठीक से चल रहा है और डेटाफ़्रेम संचालन से परिचित हैं।

एक और व्यावहारिक युक्ति यह सत्यापित करने के लिए पाइस्टेस्ट जैसे परीक्षण ढांचे का उपयोग करना है कि स्पार्क के मुख्य घटक (जैसे स्पार्कसेशन और डेटाफ़्रेम) बड़ी नौकरियों को तैनात करने से पहले सही ढंग से काम कर रहे हैं। विभिन्न परिदृश्यों में स्पार्क वातावरण को स्वचालित रूप से जांचने के लिए पाइटेस्ट स्क्रिप्ट सेट करने से उन मुद्दों को पहले से ही पकड़ा जा सकता है जो अन्यथा केवल भारी कार्य प्रसंस्करण के दौरान उत्पन्न हो सकते हैं। इन परीक्षणों को लगातार चलाने से डेवलपर्स को संभावित स्थिरता के मुद्दों की शीघ्र पहचान करने और उनके सेटअप को समायोजित करने की अनुमति मिलती है, जिससे स्पार्क एप्लिकेशन उत्पादन वातावरण में अधिक लचीला हो जाता है। 🛠️

पायस्पार्क कनेक्शन त्रुटियों पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

  1. PySpark में "कनेक्शन रीसेट" त्रुटि का क्या कारण है?
  2. यह त्रुटि आम तौर पर स्पार्क के ड्राइवर और निष्पादकों के बीच नेटवर्क अस्थिरता के कारण होती है। त्रुटि तब हो सकती है जब नेटवर्क में संक्षिप्त रुकावट हो या नोड्स के बीच टाइमआउट हो।
  3. कनेक्शन समस्याओं से बचने के लिए मैं टाइमआउट सेटिंग कैसे बढ़ा सकता हूं?
  4. आप सेट कर सकते हैं spark.network.timeout और spark.executor.heartbeatInterval बार-बार होने वाले डिस्कनेक्शन को रोकने के लिए अपने स्पार्क कॉन्फ़िगरेशन में उच्च मान रखें।
  5. की क्या भूमिका है traceback.print_exc() स्पार्क त्रुटियों को डीबग करने में?
  6. यह कमांड त्रुटि का विस्तृत ट्रेसबैक प्रदान करता है, जिससे आपको यह पहचानने में मदद मिलती है कि त्रुटि कहां और क्यों हुई, जो जटिल स्पार्क सेटअप में विशेष रूप से सहायक है।
  7. क्या मैं PySpark के साथ यूनिट परीक्षण का उपयोग कर सकता हूँ?
  8. हाँ, ढाँचे जैसे pytest PySpark स्क्रिप्ट के परीक्षण के लिए बहुत उपयोगी हैं। का उपयोग करके pytest.fixture स्पार्क सत्र के साथ, आप स्पार्क वातावरण और डेटाफ़्रेम संचालन को मान्य करने के लिए परीक्षणों को स्वचालित कर सकते हैं।
  9. क्या करता है yield ए में करो pytest.fixture समारोह?
  10. पाइटेस्ट में, yield परीक्षण को एक मॉड्यूल के भीतर सभी परीक्षणों के लिए एकल स्पार्क सत्र का उपयोग करने की अनुमति देता है, केवल एक बार स्पार्क सत्र बनाकर संसाधनों को संरक्षित करता है।
  11. मैं कैसे जांचूं कि मेरा डेटाफ़्रेम सही ढंग से लोड हुआ है या नहीं?
  12. आप इसका उपयोग कर सकते हैं show() डेटाफ़्रेम पर इसकी सामग्री प्रदर्शित करने और सत्यापित करने के लिए विधि कि डेटा अपेक्षा के अनुरूप लोड किया गया था।
  13. मुझे स्पार्क सत्र को रोकने की आवश्यकता क्यों है?
  14. कॉल करना सर्वोत्तम अभ्यास है spark.stop() किसी स्क्रिप्ट या परीक्षण के अंत में संसाधनों को जारी करने और स्मृति समस्याओं को रोकने के लिए, विशेष रूप से एकाधिक कार्य चलाते समय।
  15. मैं डेटाफ़्रेम पर फ़िल्टर का परीक्षण कैसे कर सकता हूँ?
  16. आप इसका उपयोग कर सकते हैं filter() किसी शर्त के आधार पर विशिष्ट पंक्तियों को पुनः प्राप्त करने की विधि, जैसे df.filter(df.Age > 30), और फिर उपयोग करें show() फ़िल्टर किए गए परिणाम प्रदर्शित करने के लिए।
  17. क्या है spark.executor.heartbeatInterval?
  18. यह सेटिंग निष्पादक और ड्राइवर के बीच दिल की धड़कन की आवृत्ति को नियंत्रित करती है। इस अंतराल को समायोजित करने से नेटवर्क अस्थिरता के दौरान कनेक्शन बनाए रखने में मदद मिल सकती है।
  19. वितरित नेटवर्क पर स्पार्क के लिए कुछ सामान्य कनेक्शन सेटिंग्स क्या हैं?
  20. अलग से spark.network.timeout और spark.executor.heartbeatInterval, जैसी सेटिंग्स spark.rpc.retry.wait और spark.rpc.numRetries वितरित वातावरण में स्थिरता में भी सुधार हो सकता है।

सामान्य पायस्पार्क त्रुटियों को कुशलतापूर्वक हल करना

स्थानीय मशीन पर पाइस्पार्क सेटअप का परीक्षण करने से नेटवर्क से संबंधित कनेक्शन रीसेट जैसी कई सामान्य समस्याएं सामने आ सकती हैं। समायोजित टाइमआउट मापदंडों के साथ एक अच्छी तरह से कॉन्फ़िगर किया गया सेटअप इनमें से कई समस्याओं को कम कर सकता है, जिससे ड्राइवर और निष्पादकों के बीच अधिक स्थिर बातचीत सुनिश्चित हो सकती है।

इन कनेक्शन समस्याओं को रोकने के लिए, टाइमआउट अवधि बढ़ाने और स्वचालित स्पार्क परीक्षणों के लिए पाइटेस्ट जैसे टूल का उपयोग करने पर विचार करें। ये तकनीकें न केवल विश्वसनीयता बढ़ाती हैं बल्कि बड़े डेटा कार्यों को प्रभावित करने से पहले संभावित विफलताओं को पकड़ने में भी मदद करती हैं, जिससे पाइस्पार्क का उपयोग अधिक भरोसेमंद हो जाता है। 🚀

आगे पढ़ना और संदर्भ
  1. PySpark कॉन्फ़िगरेशन और समस्या निवारण पर विस्तृत जानकारी प्रदान करता है: स्पार्क दस्तावेज़ीकरण .
  2. SocketException त्रुटियों सहित आम तौर पर सामने आने वाले PySpark मुद्दों और समाधानों पर चर्चा करता है: स्टैक ओवरफ़्लो .
  3. स्थानीय परिवेशों के लिए पायस्पार्क की स्थापना और अनुकूलन पर मार्गदर्शन: असली पायथन .
  4. अपाचे स्पार्क के नेटवर्क और कनेक्शन सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करने के लिए व्यापक मार्गदर्शिका: डेटाब्रिक्स स्पार्क गाइड .