ಸ್ಪಾರ್ಕ್

Gabriel Martim

ಶುಕ್ರವಾರ, ನವೆಂಬರ್ 15, 2024 12:43:14 ಪೂರ್ವಾಹ್ನ

ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ನಿರಂತರ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು

ನೀವು ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಮ್ಮೆಯಾದರೂ ಭಯಾನಕ "ಹಂತ ವೈಫಲ್ಯ" ದೋಷವನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದಂತೆ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರವೂ ನೀವು ಈ ನಿರಂತರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. 😬 ಇದು ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ಗೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿಫಲವಾದಾಗ!

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಷಫಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮರುವಿಭಾಗದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ. ಕೆಲವು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮಧ್ಯಂತರ ದೋಷವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. "ಮರುವಿಭಜನೆಯ ಮೊದಲು RDD ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ" ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಿಫಾರಸು, ಆದರೆ ಅದು ಪರಿಹರಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?

ಇತ್ತೀಚಿನ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, ನಾನು ಈ ನಿಖರವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಎದುರಿಸಿದೆ. ನನ್ನ ಕೋಡ್ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೂಚಿಸಿದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹೊಂದಿತ್ತು, ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು RDD ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಡುವವರೆಗೆ, ಅದೇ ದೋಷವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇತ್ತು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ, ಮತ್ತು ಬಹಳಷ್ಟು ಹತಾಶೆಯ ನಂತರ, ನಾನು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೇನೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಷಫಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತದೆ, ಈ ದೋಷ ಏಕೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನೀವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ರಹಸ್ಯವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಿಡೋಣ! 🔍

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
setCheckpointDir	ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ರಿಕವರಿ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೆಲಸದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ದೊಡ್ಡ ಷಫಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
checkpoint	RDD ಅನ್ನು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಡಲು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣುತೆಗಾಗಿ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು RDD ಅನ್ನು ಮರುವಿಭಜಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಬಹು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
repartition	ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಷಫಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
mapPartitions	ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK	ನಿರಂತರ ಆರ್‌ಡಿಡಿಗಳಿಗಾಗಿ ಶೇಖರಣಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ MEMORY_AND_DISK ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
persist	ಸಮರ್ಥ ಮರುಬಳಕೆಗಾಗಿ RDD ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿ ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
collect	RDD ಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಡ್ರೈವರ್‌ಗೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮರುವಿಭಾಗ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಂತರ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೆಮೊರಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
parallelize	ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ RDD ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
assert	ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ RDD ವಿಷಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರ್ಸಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗಲೂ "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ಷಫಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಂದಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೆಲಸವು ನಿರಂತರ ದೋಷವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ RDD (ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ವಿತರಣಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್) ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಹೇಗೆ ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು RDD ಗಳ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ಜೊತೆಗೆ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಆಜ್ಞೆ, ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕೆಂದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಯಾವುದೇ ಹಂತವು ವಿಫಲವಾದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. RDD ಯಲ್ಲಿನ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಜ್ಞೆಯು ಮರುವಿಂಗಡಣೆಯ ಮೊದಲು ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಅದು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಬಿಂದುವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಮೆಮೊರಿಯ ಮೇಲಿನ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🎯

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೇವಲ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಮರುವಿಭಜನೆ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಮರುವಿಂಗಡಣೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒತ್ತಡವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮರುವಿಭಾಗದೊಂದಿಗೆ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ನ ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾವು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ. ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಹಠ, ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ ಜಾಗವನ್ನು ಬ್ಯಾಕಪ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ಶೇಖರಣಾ ಮಟ್ಟವಾಗಿ MEMORY_AND_DISK ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾದಾಗ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಧ್ಯ-ಗಣನೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನಕ್ಷೆ ವಿಭಜನೆಗಳು ಎರಡೂ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಆಜ್ಞೆಯು ಸಹ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ನಕ್ಷೆಗಿಂತ ಮ್ಯಾಪ್‌ವಿಭಾಗಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕರೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಉತ್ತೇಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಲೈನ್-ಬೈ-ಲೈನ್ ವಿರುದ್ಧ ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ: ಕಡಿಮೆ ಕರೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತವೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಕಸ್ಟಮ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಷಫಲ್ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸದೆಯೇ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅಲ್ಲಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬರುತ್ತವೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೆಲಸವು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂತಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರುವಿಭಾಗವು RDD ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಲೋಡ್‌ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ವಿಧಾನಗಳು "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ" ದೋಷಗಳು ಮರುಕಳಿಸದಂತೆ ತಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 🚀

ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಷಫಲ್ ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

RDD ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ Scala ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

// Import necessary Spark libraries
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
// Set up Spark configuration and context
val conf = new SparkConf().setAppName("CheckpointExample").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// Define a method to handle checkpointing in a modular way
def checkpointRDD(rdd: RDD[String], checkpointDir: String): RDD[String] = {
    sc.setCheckpointDir(checkpointDir)
    rdd.checkpoint()
    rdd
}
// Create an RDD and apply checkpointing and repartitioning
val rawRDD = sc.parallelize(Seq("data1", "data2", "data3"))
val checkpointedRDD = checkpointRDD(rawRDD, "/tmp/checkpoints")
// Apply repartition and map operations carefully to manage shuffle
val partitionedRDD = checkpointedRDD.repartition(4).mapPartitions { iter =>
    iter.map(data => processData(data))
}
// Collect results
val output = partitionedRDD.collect()
// Define processing function to make code modular
def processData(data: String): String = {
    // Add data transformation logic
    data.toUpperCase
}
// Clean up resources
sc.stop()

ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನ: ಷಫಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪರ್ಸಿಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸುವುದು

ಹಂತದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಕಲಾ API ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

// Initialize Spark Context
val conf = new SparkConf().setAppName("PersistAndCheckpoint").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// Function to add both persist and checkpoint
def persistAndCheckpoint(rdd: RDD[String], checkpointDir: String): RDD[String] = {
    sc.setCheckpointDir(checkpointDir)
    val persistedRDD = rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
    persistedRDD.checkpoint()
    persistedRDD
}
// Create initial RDD and apply persist and checkpoint
val initialRDD = sc.parallelize(List("item1", "item2", "item3"))
val stableRDD = persistAndCheckpoint(initialRDD, "/tmp/checkpoints")
// Perform repartition and further operations
val processedRDD = stableRDD.repartition(2).mapPartitions { partition =>
    partition.map(item => transformData(item))
}
// Collect processed data
val finalOutput = processedRDD.collect()
// Sample transform function for modularity
def transformData(item: String): String = {
    item.reverse
}
// Stop the Spark context
sc.stop()

ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ RDD ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆ

ವಿವಿಧ ಸಂರಚನೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ RDD ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ScalaTest ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

import org.scalatest.funsuite.AnyFunSuite
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
class RDDCheckpointTest extends AnyFunSuite {
    val conf = new SparkConf().setAppName("CheckpointTest").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    test("Verify checkpoint and repartition with stable output") {
        sc.setCheckpointDir("/tmp/checkpoints")
        val rdd = sc.parallelize(Seq("spark", "test", "case"))
        rdd.checkpoint()
        val repartitionedRDD = rdd.repartition(2)
        val result = repartitionedRDD.collect()
        assert(result.nonEmpty, "RDD should contain data after checkpointing")
    }
    test("Persist and checkpoint together to improve resilience") {
        val rdd = sc.parallelize(Seq("persistence", "checkpoint", "test"))
        rdd.persist()
        rdd.checkpoint()
        val transformedRDD = rdd.repartition(3).map(_.toUpperCase)
        val result = transformedRDD.collect()
        assert(result.contains("CHECKPOINT"), "RDD should process correctly with both persist and checkpoint")
    }
    after {
        sc.stop()
    }
}

ಸುಧಾರಿತ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ನ ಷಫಲ್ ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು

ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸವಾಲಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಡೇಟಾ ಮರುವಿಭಾಗದ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ, ಷಫಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು: "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಹಂತವನ್ನು ಷಫಲ್ ಮಾಡಿ." ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಷಫಲ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಷಫಲ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿಫಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. RDD ಯಲ್ಲಿ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ, ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಅವಲಂಬನೆ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಮುರಿಯಬೇಕು, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಚೇತರಿಕೆಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲ ತಪಾಸಣೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಎರಡೂ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮೆಮೊರಿ ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಇನ್ನೂ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಷಫಲ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು, ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ StorageLevel.MEMORY_AND_DISK ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು mapPartitions ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಮರುಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ RDD ಅನ್ನು ಮರು-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. 🚀

ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ RDD ಅಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಬ್ರಾಡ್‌ಕಾಸ್ಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮತ್ತೊಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಬ್ರಾಡ್‌ಕಾಸ್ಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನೋಡ್‌ಗೆ ಡ್ರೈವರ್‌ನಿಂದ ಪದೇ ಪದೇ ವಿನಂತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಬದಲು ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ನಕಲನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಷಫಲ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ನೀವು ಉಲ್ಲೇಖ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ನಿರಂತರ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯ FAQ ಗಳು

ಏಕೆ ಬಳಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ checkpointing ಷಫಲ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು?
ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ RDD ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ, ಇದು ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿಯ ಮರುಗಣನೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೆಮೊರಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಷಫಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ repartition ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆಯೇ?
ಮರುವಿಭಾಗವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಇದು ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ನಿರಂತರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು checkpoint ಮತ್ತು persist?
ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ RDD ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿಯ ವಿರಾಮವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರಂತರತೆಯು ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಮುರಿಯದೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮೆಮೊರಿ ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಎರಡೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ನಾನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು mapPartitions ಮುಗಿದಿದೆ map ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ?
ಇಡೀ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವಾಗ mapPartitions ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು "ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್" ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ಷಫಲ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಂಶಾವಳಿಯ ಕಟ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ persist ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಥವಾ ಷಫಲ್ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ಅದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು.
ಸೇರಿಸಬಹುದು broadcast variables ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಷಫಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದೇ?
ಹೌದು, ಬ್ರಾಡ್‌ಕಾಸ್ಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳು ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಡೇಟಾ ಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ StorageLevel.MEMORY_AND_DISK ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಡುವುದೇ?
MEMORY_AND_DISK ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಸ್ಪಿಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೆಮೊರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಖಾಲಿ ಮಾಡದೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಷಫಲ್ ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳಿವೆಯೇ?
ಹೌದು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆ spark.sql.shuffle.partitions ಮತ್ತು MEMORY_AND_DISK ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಷಫಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆಗಿದೆ collect ಮರುವಿಭಾಗದ ನಂತರ ಬಳಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವೇ?
ಅಂತಿಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಅದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡ್ರೈವರ್ ನೋಡ್‌ಗೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಕಾರಣ ಮೆಮೊರಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ, ಅಂತಹ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ foreachPartition.
ಷಫಲ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಾನು ಏಕೆ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು?
ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಲೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು: ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್ಅವೇಗಳು

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ನಿರಂತರ ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಜೊತೆಗೆ ಹಠ ಮತ್ತು MEMORY_AND_DISK ನಂತಹ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಓವರ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಥಿರವಾದ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗಾಗಿ, ಸುಗಮ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಾರ್ಯದೊತ್ತಡವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬ್ರಾಡ್‌ಕಾಸ್ಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳು, ಮರುವಿಭಾಗದ ಶ್ರುತಿ ಮತ್ತು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆ ಎರಡನ್ನೂ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 👍

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

ವಿತರಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್, ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ RDD ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಗೈಡ್ .
ಷಫಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ದೋಷಗಳ ವಿವರಗಳು, ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು .
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ RDD ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ MEMORY_AND_DISK ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವ ಕುರಿತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರ್ಸಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ .

ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆ: ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ನಂತರವೂ ದೋಷಗಳು ಏಕೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತವೆ