à²à²¨à²¾à²à²¿à²¦à³ spark.executor.heartbeatInterval?

à²ªà²à³à²à²à³à²à³ spark.network.timeout à²®à²¤à³à²¤à³ spark.executor.heartbeatInterval, à²¸à³à²à³à²à²¿à²à²à³âà²à²³à³ à²¹à²¾à²à³ spark.rpc.retry.wait à²®à²¤à³à²¤à³ spark.rpc.numRetries à²µà²¿à²¤à²°à²¿à²¸à²¿à²¦ à²ªà²°à²¿à²¸à²°à²¦à²²à³à²²à²¿ à²¸à³à²¥à²¿à²°à²¤à³à²¯à²¨à³à²¨à³ à²¸à³à²§à²¾à²°à²¿à²¸à²¬à²¹à³à²¦à³.

PySpark ನ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ

Daniel Marino

ಮಂಗಳವಾರ, ನವೆಂಬರ್ 19, 2024 03:51:25 ಪೂರ್ವಾಹ್ನ

PySpark ಟ್ರಬಲ್‌ಶೂಟಿಂಗ್: ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೆಟಪ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು

PySpark ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಉತ್ತೇಜಕವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ರನ್ ಆಗದಿದ್ದಾಗ. ಅಂತಹ ಒಂದು ದೋಷವು ಕುಖ್ಯಾತ "0.0 ಹಂತ 0.0 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ 0.0 ರಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿ" ಸಂದೇಶವಾಗಿದೆ. 🔧

ನೀವು ಮೂಲಭೂತ PySpark ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಲಾಗ್ ಸಂದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳ ಬೆದರಿಸುವ ಗೋಡೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಮಾತ್ರ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು "ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ" ಸಂದೇಶದೊಂದಿಗೆ SocketException ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, ಸರಿಪಡಿಸಲು ಬಿಡಿ.

ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಚಿಕ್ಕ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಸಾಮರಸ್ಯಗಳು ಸಹ ಸಂಕೀರ್ಣವೆಂದು ತೋರುವ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಎಸೆಯಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಹೊಸಬರಾಗಿದ್ದರೆ. ಇದು ಸುಗಮ PySpark ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ PySpark ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಈ ದೋಷದ ಅರ್ಥವೇನು, ಅದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ ಮತ್ತು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ! 🚀

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
spark.config("spark.network.timeout", "10000s")	ಇದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯವರೆಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಪರ್ಕದ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಅಧಿಕವಾಗಿರುವಾಗ ಸಮಯ ಮೀರದಂತೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s")	ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಚಾಲಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರ ನಡುವೆ ಹೃದಯ ಬಡಿತದ ಸಂದೇಶಗಳಿಗೆ ದೀರ್ಘವಾದ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತ ಅಥವಾ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಡಚಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
pytest.fixture(scope="module")	ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಷನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಹರಿದು ಹಾಕುವ ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. "ಮಾಡ್ಯೂಲ್" ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಸೆಟಪ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
traceback.print_exc()	ವಿನಾಯಿತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಟ್ರೇಸ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ದೋಷವು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂಬುದರ ವಿವರವಾದ ಜಾಡನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
assert df.count() == 3	DataFrame ನಿಖರವಾಗಿ ಮೂರು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು DataFrame ನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಮೂಲಭೂತ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
yield spark	ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫಿಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇಳುವರಿಯು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕ್ಲೀನಪ್ ಮಾಡಲು (ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು) ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
exit(1)	ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಶೂನ್ಯವಲ್ಲದ ಸ್ಥಿತಿ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಿಂದ ನಿರ್ಗಮಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕೊನೆಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನಿರ್ಗಮನ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30)	"ವಯಸ್ಸು" ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ವಯಸ್ಸು 30 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರದ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾದ PySpark ನ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
@pytest.fixture(scope="module")	ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಡೆಕೋರೇಟರ್, ಇದು ಫಿಕ್ಚರ್‌ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು "ಮಾಡ್ಯೂಲ್" ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ ಒಮ್ಮೆ ಫಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಟಿಯರ್‌ಡೌನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

PySpark ಸಂಪರ್ಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿವಾರಿಸುವುದು

ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮೂಲಭೂತ SparkSession ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು DataFrame ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. PySpark ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಈ ಸೆಟಪ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ SparkSession ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಗೇಟ್‌ವೇ ತೆರೆಯುತ್ತೇವೆ. ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಈ ಗೇಟ್‌ವೇ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣ ದೋಷ ಟ್ರೇಸ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು `traceback.print_exc()` ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ದೋಷ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ದೋಷನಿವಾರಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವೈಫಲ್ಯವು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಟ್ರೇಸ್ ನಿಖರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ 🔍.

ಅಧಿವೇಶನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ ನಂತರ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, "ಹೆಸರು" ಮತ್ತು "ವಯಸ್ಸು" ಕಾಲಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸರಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಲು ನಾವು `df.show()` ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಂಪರ್ಕದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಂಭವಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಈ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು "ಸಾಕೆಟ್ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್" ಅಥವಾ "ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಕೆ" ನಂತಹ ದೋಷಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾದ ದೋಷ ಸಂದೇಶದಂತೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಾವು ವಯಸ್ಸಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

SparkSession ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು DataFrame ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅನ್ನು ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಿಸಬೇಕಾದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಗತ್ಯ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫಿಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿ `ಇಳುವರಿ` ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ SparkSession ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. 🧪

ಅಂತಿಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ನಾವು ಗಮನಹರಿಸಿದ್ದೇವೆ. `spark.network.timeout` ಮತ್ತು `spark.executor.heartbeatInterval` ನಂತಹ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅವಧಿ ಮೀರುವ ಅವಧಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಧಾನಗತಿಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯದಿಂದಾಗಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಳ್ಳುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸೆಟಪ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲ್ಯಾಗ್ ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಏರಿಳಿತಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರಿಸುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂರಚನೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರ ಎರಡಕ್ಕೂ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವ್ಯತ್ಯಯಕ್ಕೆ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ದೋಷನಿವಾರಣೆ PySpark: "ಹಂತ 0.0 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ 0.0 ರಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿ" ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಪೈಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೈಥಾನ್ ಬ್ಯಾಕ್-ಎಂಡ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

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.")

ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆ

ಪೈಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಷನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

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

ಪರಿಹಾರ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಸೆಷನ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್

PySpark ನಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

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()

ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮತ್ತು PySpark ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು

PySpark ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದು. ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನಂತಹ ವಿತರಣಾ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವೆಂದರೆ "ಹಂತ 0.0 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ 0.0 ನಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿ" ದೋಷ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ SocketException ನಿಂದ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ಡ್ರೈವರ್ ನೋಡ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ" ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿತರಿಸಿದಾಗ, ಸಣ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಡಚಣೆಯು ಹರಿವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ಕೈಬಿಡಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. spark.network.timeout ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಂತಹ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಸಮಯ ಮೀರುವ ಮೊದಲು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆರೆದಿರಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, spark.executor.heartbeatInterval ಅನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಏರಿಳಿತದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಡ್ರೈವರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮೃದುವಾದ PySpark ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ, SparkSession ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದಾಗ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏರಿಳಿತಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನಿಧಾನಗೊಂಡರೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಶೋ() ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್() ನಂತಹ PySpark ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯು ಸರಿಯಾಗಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು DataFrame ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತವಾಗಿದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು (ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಸೆಷನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಂತಹ) ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು pytest ನಂತಹ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪೈಟೆಸ್ಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದರಿಂದ ಭಾರೀ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸತತವಾಗಿ ನಡೆಸುವುದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. 🛠️

PySpark ಸಂಪರ್ಕ ದೋಷಗಳ ಕುರಿತು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

PySpark ನಲ್ಲಿ "ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ" ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೇನು?
ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಚಾಲಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರ ನಡುವಿನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಸ್ಥಿರತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಡಚಣೆ ಅಥವಾ ನೋಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಮಯ ಮೀರಿದಾಗ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಾನು ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು?
ನೀವು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು spark.network.timeout ಮತ್ತು spark.executor.heartbeatInterval ಪದೇ ಪದೇ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ.
ಪಾತ್ರ ಏನು traceback.print_exc() ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ದೋಷಗಳು?
ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ದೋಷದ ವಿವರವಾದ ಟ್ರೇಸ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನಾನು PySpark ನೊಂದಿಗೆ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ಅಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು pytest PySpark ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ pytest.fixture ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ನೀವು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ yield a ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಿ pytest.fixture ಕಾರ್ಯ?
ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, yield ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
ನನ್ನ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು?
ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು show() DataFrame ನಲ್ಲಿ ಅದರ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ವಿಧಾನ.
ನಾನು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಅಧಿವೇಶನವನ್ನು ಏಕೆ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು?
ಕರೆ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ spark.stop() ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವಾಗ.
ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು?
ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು filter() ಷರತ್ತಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನ, ಹಾಗೆ df.filter(df.Age > 30), ತದನಂತರ ಬಳಸಿ show() ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು.
ಏನಾಗಿದೆ spark.executor.heartbeatInterval?
ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ಡ್ರೈವರ್ ನಡುವಿನ ಹೃದಯ ಬಡಿತಗಳ ಆವರ್ತನವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಸ್ಥಿರತೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿತರಿಸಿದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಪರ್ಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?
ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ spark.network.timeout ಮತ್ತು spark.executor.heartbeatInterval, ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಹಾಗೆ spark.rpc.retry.wait ಮತ್ತು spark.rpc.numRetries ವಿತರಿಸಿದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ PySpark ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಸ್ಥಳೀಯ ಗಣಕದಲ್ಲಿ PySpark ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾದ ಸಮಯ ಮೀರುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೆಟಪ್ ಈ ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಚಾಲಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು, ಸಮಯ ಮೀರುವ ಅವಧಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪೈಟೆಸ್ಟ್‌ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೊದಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು PySpark ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

PySpark ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .
ಸಾಕೆಟ್ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎದುರಾಗುವ PySpark ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಟಾಕ್ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ .
ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ PySpark ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ: ನಿಜವಾದ ಪೈಥಾನ್ .
ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ಡೇಟಾಬ್ರಿಕ್ಸ್ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಗೈಡ್ .

PySpark ನ "ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿನಾಯಿತಿ" ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು: ಸಂಪರ್ಕ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆ