സ്പാർക്ക്

Gabriel Martim

2024, നവംബർ 15, വെള്ളിയാഴ്‌ച 1:02:03 AM

ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും സ്ഥിരമായ സ്പാർക്ക് പരാജയങ്ങൾ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുന്നു

നിങ്ങൾ അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കിനൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു തവണയെങ്കിലും നിങ്ങൾ ഭയാനകമായ "സ്റ്റേജ് പരാജയം" പിശക് നേരിട്ടിട്ടുണ്ടാകാം. സ്പാർക്ക് നിർദ്ദേശിച്ച പ്രകാരം ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് നടപ്പിലാക്കിയതിന് ശേഷവും നിങ്ങൾക്ക് ഈ സ്ഥിരമായ പ്രശ്നം നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം. 😬 ഇത് നിരാശാജനകമായി തോന്നാം, പ്രത്യേകിച്ചും സ്പാർക്ക് ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിന് നിർബന്ധിക്കുന്നതായി തോന്നുമ്പോൾ, എന്നിട്ടും പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ!

സ്പാർക്ക് ജോലികളിൽ ഷഫിൾ ചെയ്യൽ ഉൾപ്പെടുമ്പോൾ ഈ പ്രത്യേക പിശക് ഉണ്ടാകുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് റീപാർട്ടീഷൻ ആവശ്യമായ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ. ചില ഡെവലപ്പർമാർക്ക്, ഈ പ്രശ്നം ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള പിശകായി കാണിക്കുന്നു, ഇത് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. "വീണ്ടും വിഭജിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് RDD പരിശോധിക്കുക" എന്നതാണ് സാധാരണ ശുപാർശ, എന്നാൽ അത് പരിഹരിക്കപ്പെടാത്തപ്പോൾ നിങ്ങൾ എന്തുചെയ്യും?

അടുത്തിടെയുള്ള ഒരു പ്രോജക്‌റ്റിൽ, ഞാൻ ഈ കൃത്യമായ സാഹചര്യം നേരിട്ടു. ഒരു ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ഡയറക്‌ടറി സജ്ജീകരിക്കുന്നത് മുതൽ RDD ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ചെയ്യുന്നത് വരെ സ്‌പാർക്ക് നിർദ്ദേശിച്ചതെല്ലാം എൻ്റെ കോഡിൽ ഉണ്ടായിരുന്നു, എന്നിട്ടും അതേ പിശക് തുടർന്നും ദൃശ്യമാകുന്നത്. ഒരുപാട് പരീക്ഷണങ്ങൾക്കും പിശകുകൾക്കും ഒരുപാട് നിരാശകൾക്കും ശേഷം ഒടുവിൽ ഞാൻ ഒരു പരിഹാരം കണ്ടെത്തി.

ഈ ഗൈഡ് സ്പാർക്കിൻ്റെ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ്, ഷഫിൾ ചെയ്യൽ മെക്കാനിസങ്ങളുടെ സൂക്ഷ്മതകളിലേക്ക് കടന്നുചെല്ലുന്നു, ഈ പിശക് തുടരുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും അത് പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് സ്വീകരിക്കാവുന്ന ഘട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ചുമാണ്. നമുക്ക് ഒരുമിച്ച് ഈ സ്പാർക്ക് നിഗൂഢത അഴിക്കാം! 🔍

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
setCheckpointDir	ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഡയറക്ടറി സജ്ജമാക്കുന്നു. വിശ്വസനീയമായ വീണ്ടെടുക്കൽ പോയിൻ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് സ്പാർക്കിൽ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, ജോലി പരാജയങ്ങൾ തടയുന്നതിന് വലിയ ഷഫിളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
checkpoint	RDD വീണ്ടും വിഭജിക്കുമ്പോഴോ ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളിൽ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴോ തെറ്റ്-സഹിഷ്ണുതയ്‌ക്കായുള്ള വംശപരമ്പരയെ തകർക്കുകയും പ്രതിരോധശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു RDD-യെ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു.
repartition	പാർട്ടീഷനുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ പുനർവിതരണം ചെയ്യുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഇത് ഷഫിൾ പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഓരോ പാർട്ടീഷൻ്റെയും വലിപ്പം കുറയ്ക്കുന്നു, മെമ്മറി പ്രശ്നങ്ങളും സ്റ്റേജ് പരാജയങ്ങളും കുറയ്ക്കുന്നു.
mapPartitions	ഓരോ പാർട്ടീഷനിലും സ്വതന്ത്രമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഓരോ പാർട്ടീഷനിലും പരിവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രയോഗിക്കുന്നതിനും വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK	നിലനിൽക്കുന്ന RDD-കൾക്കുള്ള സംഭരണ നില നിർവ്വചിക്കുന്നു. ഇവിടെ MEMORY_AND_DISK ഉപയോഗിക്കുന്നത് മെമ്മറിയിൽ ഡാറ്റ കാഷെ ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്നും ആവശ്യമെങ്കിൽ ഡിസ്കിലേക്ക് എഴുതുന്നുവെന്നും മെമ്മറി ഉപയോഗവും തെറ്റ് സഹിഷ്ണുതയും സന്തുലിതമാക്കുന്നു.
persist	കാര്യക്ഷമമായ പുനരുപയോഗത്തിനായി മെമ്മറിയിലോ ഡിസ്കിലോ RDD സംഭരിക്കുന്നു, സ്പാർക്ക് ജോലികൾ കൂടുതൽ സുസ്ഥിരമാക്കുന്നതിനും വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും ചെക്ക് പോയിൻ്റിംഗുമായി സംയോജിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
collect	RDD-യുടെ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും ഡ്രൈവറിലേക്ക് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു. ഫലങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിന് പുനർവിഭജനത്തിനും പരിവർത്തനത്തിനും ശേഷം പ്രയോഗിക്കുന്നു, എന്നാൽ മെമ്മറി ഓവർലോഡ് ഒഴിവാക്കാൻ ജാഗ്രതയോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
parallelize	ഒരു പ്രാദേശിക ശേഖരത്തിൽ നിന്ന് ഒരു RDD സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സാമ്പിൾ ഡാറ്റ ജനറേറ്റുചെയ്യുന്നതിന് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, ബാഹ്യ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളില്ലാതെ സ്പാർക്ക് പ്രോസസ്സിംഗ് പരിശോധിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
assert	പ്രോസസ്സിംഗിന് ശേഷം RDD യുടെ ഉള്ളടക്കം ഉറപ്പാക്കുന്നത് പോലെയുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളിൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുന്നു. ടെസ്റ്റ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ കോഡ് ശരിയാണെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

സ്‌പാർക്ക് ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗും സ്റ്റേജ് പരാജയങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള പെർസിസ്റ്റൻസും മനസ്സിലാക്കുക

അപ്പാച്ചെ സ്‌പാർക്കിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ഒരു സാധാരണ പ്രശ്‌നം പരിഹരിക്കുന്നു, അവിടെ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ പോലും "അനിശ്ചിത" ഷഫിൾ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ കാരണം ഒരു സ്പാർക്ക് ജോലിക്ക് സ്ഥിരമായ പിശക് സംഭവിക്കുന്നു. ഈ വെല്ലുവിളി പലപ്പോഴും സ്പാർക്കിൻ്റെ RDD (റെസിലൻ്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ഡാറ്റാസെറ്റ്) യുടെ സ്വഭാവവുമായും പാർട്ടീഷനുകളിലുടനീളം സ്പാർക്ക് എങ്ങനെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നു എന്നതുമായും ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ സ്പാർക്കിൻ്റെ ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നു, ഇത് RDD-കളുടെ വംശാവലി തകർത്ത് സ്ഥിരത കൂട്ടാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലൂടെ ചെക്ക്പോയിൻ്റ് ഡയറക്ടറി കൂടെ ചെക്ക് പോയിൻ്റ് ഡിറർ കമാൻഡ്, ഈ ചെക്ക് പോയിൻ്റുകൾ ഡിസ്കിൽ എവിടെ സൂക്ഷിക്കണമെന്ന് സ്പാർക്കിന് അറിയാം, ഏതെങ്കിലും ഘട്ടം പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ ഡാറ്റ റീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു പ്രധാന ഫാൾബാക്ക് ചേർക്കുന്നു. RDD-യിലെ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് കമാൻഡ്, ഒരു റീപാർട്ടീഷൻ മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ചു, ആ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാ അവസ്ഥ സംരക്ഷിക്കാൻ സ്പാർക്കിനോട് പറയുന്നു, അത് ഒരു വീണ്ടെടുക്കൽ പോയിൻ്റ് സൃഷ്ടിച്ച് സ്പാർക്കിൻ്റെ മെമ്മറിയിലെ ലോഡ് കുറയ്ക്കുന്നു. 🎯

എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ചേർക്കുന്നത് എല്ലായ്‌പ്പോഴും പ്രശ്‌നം പരിഹരിക്കാത്തതിനാൽ, സ്‌ക്രിപ്‌റ്റുകളിലെ അടുത്ത ഘട്ടം റീപാർട്ടീഷനിംഗ് പ്രയോഗിക്കുക എന്നതാണ്. കൂടുതൽ പാർട്ടീഷനുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ വിതരണം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, റീപാർട്ടീഷനിംഗിന് സ്പാർക്കിൻ്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് ബുദ്ധിമുട്ട് ലഘൂകരിക്കാനാകും, എന്നാൽ ശരിയായ ചെക്ക് പോയിൻ്റ് ഇല്ലാതെ, ഇത് പലപ്പോഴും മെമ്മറി ആവശ്യകതകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗിനെ റീപാർട്ടീഷനിംഗുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് സ്പാർക്കിൻ്റെ ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സ്ഥിരപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും ഡാറ്റ വളരെ വലുതോ അല്ലെങ്കിൽ പാർട്ടീഷനുകളിലുടനീളം ഉയർന്ന വ്യതിയാനമോ ഉള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ. രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് സംയോജിപ്പിച്ച് ഇത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു സ്ഥിരോത്സാഹം, സ്റ്റോറേജ് ലെവലായി MEMORY_AND_DISK ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് സ്പാർക്കിനെ മെമ്മറിയിൽ ഡാറ്റ ഹോൾഡ് ചെയ്യാനും ഡിസ്ക് സ്പേസ് ബാക്കപ്പായി ഉപയോഗിക്കാനും നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. സ്പാർക്കിന് ഡാറ്റ മിഡ്-കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ നഷ്‌ടമാകില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, മെമ്മറിയിൽ പൂർണ്ണമായി ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയാത്തത്ര വലിയ ഡാറ്റ ആയിരിക്കുമ്പോൾ ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഫലപ്രദമാണ്.

ഉപയോഗിക്കുന്നത് മാപ്പ് പാർട്ടീഷനുകൾ രണ്ട് സ്ക്രിപ്റ്റുകളിലെയും കമാൻഡ് തന്ത്രപരമാണ്. സ്പാർക്കിൽ, പാർട്ടീഷനുകളിലുടനീളമുള്ള പരിവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ മാപ്പിനേക്കാൾ മാപ്പ് പാർട്ടീഷനുകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്, കാരണം ഇത് ഒരു മുഴുവൻ പാർട്ടീഷനെയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. സ്പാർക്കിന് ആവശ്യമായ കോളുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഓവർഹെഡിൽ വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റാ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് കാര്യമായ ഉത്തേജനം നൽകും. ലൈൻ-ബൈ-ലൈനിനെതിരെ ഒരു മുഴുവൻ ഫയലും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതായി കരുതുക: കുറച്ച് കോളുകൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് കുറച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം, മാപ്പ് പാർട്ടീഷനുകളെ ആവർത്തന പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കി മാറ്റുന്നു. ഇവിടെ, ഇഷ്‌ടാനുസൃത പരിവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, അധിക പ്രശ്‌നങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്ന ഷഫിൾ കൂടാതെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് തയ്യാറാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഈ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഓരോന്നിൻ്റെയും സ്ഥിരത പരിശോധിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രാധാന്യം അമിതമായി പറയാനാവില്ല, അവിടെയാണ് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ വരുന്നത്. വ്യത്യസ്ത കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ സ്പാർക്ക് ജോലി പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഈ പരിശോധനകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. പോലുള്ള ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉറപ്പിക്കുക, ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗും റീപാർട്ടീഷനിംഗും RDD പ്രോസസ്സിംഗിനെ ഫലപ്രദമായി സുസ്ഥിരമാക്കിയിട്ടുണ്ടോ എന്ന് ഡവലപ്പർമാർക്ക് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ ലോഡുകളിൽ കോഡ് പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘട്ടം. നിങ്ങൾ വലിയ ഡാറ്റയോ ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള സ്പാർക്ക് പരാജയങ്ങളോ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, ഈ സമീപനങ്ങൾ "അനിശ്ചിത" പിശകുകൾ ആവർത്തിക്കുന്നത് തടയാൻ കൂടുതൽ ശക്തമായ മാർഗം നൽകുന്നു, ഇത് നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും കാര്യക്ഷമവുമായ സ്പാർക്ക് ജോലി നൽകുന്നു. 🚀

അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കിലെ ചെക്ക് പോയിൻ്റിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് അനിശ്ചിതകാല ഷഫിൾ ഘട്ടത്തിലെ പരാജയങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

RDD ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഒരു ബാക്കെൻഡ് സ്പാർക്ക് പരിതസ്ഥിതിയിൽ Scala ഉപയോഗിക്കുന്നു.

// 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()

ഇതര സമീപനം: ഷഫിൾ പ്രശ്‌നങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് പെർസിസ്റ്റും ചെക്ക് പോയിൻ്റും ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കുക

സ്‌പാർക്ക് സ്‌കാല API ഉപയോഗിച്ച് സ്‌റ്റേജ് സ്‌റ്റെബിലിറ്റി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് പരിശോധനയ്‌ക്കൊപ്പം സ്ഥിരത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

// 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()

യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾക്കൊപ്പം സ്പാർക്ക് RDD സ്ഥിരതയ്ക്കുള്ള പരിശോധന

വ്യത്യസ്ത കോൺഫിഗറേഷനുകൾക്ക് കീഴിൽ സ്പാർക്ക് RDD പ്രോസസ്സിംഗും ചെക്ക് പോയിൻ്റിംഗും സാധൂകരിക്കുന്നതിന് ScalaTest ഉപയോഗിക്കുന്നു.

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()
    }
}

നൂതന ചെക്ക്പോയിൻ്റിങ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്പാർക്കിൻ്റെ ഷഫിൾ ഘട്ടത്തിലെ പരാജയങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കിൽ, ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് പലപ്പോഴും വെല്ലുവിളിയാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ. ഒരു സ്പാർക്ക് ജോലിക്ക് ഡാറ്റ പുനർവിഭജനം ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ, ഷഫിൾ പ്രക്രിയ സംഭവിക്കുന്നു, ഇത് നോഡുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ പുനർവിതരണം ചെയ്യുന്നു. ലോഡ് ബാലൻസിംഗിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, പക്ഷേ ഒരു സാധാരണ പിശകിന് കാരണമാകാം: "അനിശ്ചിത ഔട്ട്പുട്ടുള്ള മാപ്പ് ഘട്ടം ഷഫിൾ ചെയ്യുക." സ്പാർക്ക് ഒരു സ്ഥിരതയുള്ള ഷഫിളിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നതിനാലാണ് ഈ പ്രശ്നം ഉണ്ടാകുന്നത്, എന്നിട്ടും ഷഫിൾ ഘട്ടത്തിലെ ഏതെങ്കിലും അനിശ്ചിതത്വം ജോലി പരാജയപ്പെടുന്നതിന് കാരണമാകുന്നു, കാരണം സ്പാർക്കിന് ആ ഘട്ടങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി പിൻവലിക്കാനും വീണ്ടും ശ്രമിക്കാനും കഴിയില്ല. ആർഡിഡിയിൽ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് ചേർക്കുന്നത്, സൈദ്ധാന്തികമായി, ഡിപൻഡൻസി ലൈനേജ് തകർക്കണം, ഇത് കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള വീണ്ടെടുക്കൽ പോയിൻ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സ്പാർക്കിനെ സഹായിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, അടിസ്ഥാന പരിശോധന എല്ലായ്പ്പോഴും ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിച്ചേക്കില്ല. കൂടുതൽ ശക്തമായ ഒരു പരിഹാരത്തിനായി, ഡെവലപ്പർമാർ പലപ്പോഴും സ്ഥിരത, ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് ടെക്‌നിക്കുകളും പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട്, സ്പാർക്കിന് നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഒരു ചെക്ക് പോയിൻ്റ് ഉള്ളപ്പോൾ തന്നെ മെമ്മറിയിലോ ഡിസ്കിലോ ഡാറ്റ കാഷെ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് ഓരോ ഷഫിൾ ഘട്ടത്തിലും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലോഡ് കുറയ്ക്കുകയും പരാജയം സംഭവിച്ചാൽ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫാൾബാക്ക് സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, ക്രമീകരണം StorageLevel.MEMORY_AND_DISK മെമ്മറി ഓവർലോഡ് ചെയ്യാതെ സ്പാർക്കിന് ആവശ്യമായ ഉറവിടങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഓരോ പാർട്ടീഷനുമായും വ്യക്തിഗതമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ മാപ്പ് പാർട്ടീഷനുകൾ ചേർക്കുന്നത്, ഓരോ ആവർത്തനത്തിലും മുഴുവൻ RDD-യും വീണ്ടും വിലയിരുത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിലെ പ്രകടനത്തിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. 🚀

RDD ഇതര ഡാറ്റ എല്ലാ നോഡുകളുമായും പങ്കിടുന്നതിന് ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് വേരിയബിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റൊരു സാങ്കേതികത. ബ്രോഡ്‌കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾ നെറ്റ്‌വർക്ക് കോളുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ഓരോ നോഡിനും ഡ്രൈവറിൽ നിന്ന് ഓരോ നോഡ് അഭ്യർത്ഥന ഡാറ്റ ആവർത്തിച്ച് നൽകുന്നതിനുപകരം ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ ഒരു പ്രാദേശിക പകർപ്പ് നൽകിക്കൊണ്ട് ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഷഫിൾ സമയത്ത് പാർട്ടീഷനുകളിലുടനീളം നിങ്ങൾക്ക് റഫറൻസ് ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ആത്യന്തികമായി, സ്പാർക്കിൽ ഈ ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ മാസ്റ്റേഴ്സ് ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ വിശ്വാസ്യതയിലും വേഗതയിലും ശ്രദ്ധേയമായ വ്യത്യാസം ഉണ്ടാക്കും.

സ്ഥിരമായ സ്പാർക്ക് ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള അത്യാവശ്യ പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

എന്തുകൊണ്ടാണ് സ്പാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത് checkpointing ഷഫിൾ പരാജയങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ?
ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് ആർഡിഡി ലൈനേജിനെ തകർക്കുന്നു, ഇത് പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ മുഴുവൻ ലൈനേജിൻ്റെയും റീകമ്പ്യൂട്ടേഷൻ തടയാനും മെമ്മറി ഓവർലോഡ് കുറയ്ക്കാനും ഷഫിളുകളിലെ പിഴവ് സഹിഷ്ണുത മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നു.
എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു repartition സ്പാർക്ക് ജോലികളെ ബാധിക്കുമോ?
വീണ്ടും പാർട്ടീഷനിംഗ് ഡാറ്റയെ പുനർവിതരണം ചെയ്യുന്നു, കൂടുതൽ പാർട്ടീഷനുകളിൽ അതിനെ ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് മെമ്മറി ലോഡ് കുറയ്ക്കുമ്പോൾ, ഇത് ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങളും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, അതിനാൽ ശ്രദ്ധാപൂർവമായ പരിശോധനയോ സ്ഥിരോത്സാഹമോ ആവശ്യമാണ്.
എന്താണ് തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം checkpoint ഒപ്പം persist?
ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് RDD ഡാറ്റ ഡിസ്‌കിലേക്ക് എഴുതുന്നു, ഇത് പൂർണ്ണമായ ലീനേജ് ബ്രേക്ക് അനുവദിക്കുന്നു, അതേസമയം സ്ഥിരതയുള്ളത് ലൈനേജ് തകർക്കാതെ മെമ്മറിയിലോ ഡിസ്‌കിലോ ഡാറ്റ താൽക്കാലികമായി സംഭരിക്കുന്നു. ഡാറ്റ സ്ഥിരപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഇവ രണ്ടും ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ഞാൻ എപ്പോഴാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് mapPartitions കഴിഞ്ഞു map സ്പാർക്ക് ജോലികളിൽ?
മുഴുവൻ പാർട്ടീഷനുകളും പരിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ മാപ്പ് പാർട്ടീഷനുകൾ അഭികാമ്യമാണ്, കാരണം ഇത് ഓരോ പാർട്ടീഷനും മൊത്തത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഓരോ റെക്കോർഡും സ്വതന്ത്രമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്.
ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ് നടത്തിയിട്ടും "അനിശ്ചിത ഔട്ട്‌പുട്ട്" ഉപയോഗിച്ച് സ്പാർക്ക് ജോലികൾ പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ഷഫിൾ നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെങ്കിലോ വ്യക്തമായ ലൈനേജ് കട്ട് ഇല്ലെങ്കിലോ ഇത് സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്നു. ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിനൊപ്പം persist ഉപയോഗിക്കുന്നതോ ഷഫിൾ പാർട്ടീഷനുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതോ ഇത് ലഘൂകരിക്കാനാകും.
ചേർക്കാം broadcast variables സ്പാർക്ക് ഷഫിൾ പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ സഹായിക്കണോ?
അതെ, ബ്രോഡ്‌കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾ നോഡുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ പങ്കിടൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു, ആവർത്തിച്ചുള്ള ഡാറ്റ നേടുന്നത് കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് നെറ്റ്‌വർക്ക് ലോഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സുസ്ഥിരമാക്കും.
എന്ത് വേഷമാണ് ചെയ്യുന്നത് StorageLevel.MEMORY_AND_DISK സ്പാർക്കിൽ കളിക്കണോ?
MEMORY_AND_DISK ഉപയോഗിക്കുന്നത് സ്പാർക്കിനെ മെമ്മറിയിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാനും ആവശ്യാനുസരണം ഡിസ്കിലേക്ക് സ്പിൽ ചെയ്യാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, മെമ്മറി ഉറവിടങ്ങൾ തീർന്നുപോകാതെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ക്രമീകരണം.
ഷഫിളും ചെക്ക് പോയിൻ്റും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് പ്രത്യേക കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ഉണ്ടോ?
അതെ, ക്രമീകരിക്കുന്നു spark.sql.shuffle.partitions കൂടാതെ MEMORY_AND_DISK ഉപയോഗിക്കുന്നത് വലിയ ജോലികളിൽ ഷഫിൾ പ്രക്രിയകൾ സ്ഥിരപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും.
ആണ് collect പുനർവിഭജനത്തിന് ശേഷം ഉപയോഗിക്കാൻ സുരക്ഷിതമാണോ?
അന്തിമ ഡാറ്റാസെറ്റ് ചെറുതാണെങ്കിൽ മാത്രമേ ഇത് സുരക്ഷിതമാകൂ. അല്ലെങ്കിൽ, ഡ്രൈവർ നോഡിലേക്ക് എല്ലാ ഡാറ്റയും കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നതിനാൽ ഇത് മെമ്മറി ഓവർലോഡിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. വലിയ ഡാറ്റയ്ക്ക്, ഇതുപോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക foreachPartition.
ഷഫിൾ ഉൾപ്പെടുന്ന സ്പാർക്ക് ജോലികൾ ഞാൻ എന്തിന് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് പരിഗണിക്കണം?
യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ സ്പാർക്ക് പരിവർത്തനങ്ങളും ഡാറ്റാ ലോഡുകളിലുടനീളം ചെക്ക് പോയിൻ്റ് സ്ഥിരതയും സാധൂകരിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത കോൺഫിഗറേഷനുകൾക്ക് കീഴിലും സ്പാർക്ക് വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

സ്പാർക്ക് ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നു: പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ

സ്പാർക്കിൻ്റെ ചെക്ക് പോയിൻ്റിംഗ് വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണെങ്കിലും, ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ സ്ഥിരമായ പിശകുകൾ തുടർന്നും സംഭവിക്കാം. സംയോജിപ്പിക്കുന്നു ചെക്ക് പോയിൻ്റ് കൂടെ സ്ഥിരോത്സാഹം കൂടാതെ MEMORY_AND_DISK പോലുള്ള കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സ്പാർക്കിനെ ഓവർലോഡുകളില്ലാതെ മികച്ച രീതിയിൽ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.

സുസ്ഥിരമായ സ്പാർക്ക് ജോലികൾക്കായി, സുഗമമായ പ്രോസസ്സിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന്, ബ്രോഡ്കാസ്റ്റ് വേരിയബിളുകൾ, റീപാർട്ടീഷൻ ട്യൂണിംഗ്, യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള അധിക സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഓർമ്മിക്കുക. ഈ സമീപനങ്ങൾ ഡാറ്റാ സമഗ്രതയും കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഓപ്പറേഷനുകൾക്കൊപ്പം പോലും സ്പാർക്ക് ജോലികൾ വിജയകരമായി പൂർത്തിയാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. 👍

സ്പാർക്ക് ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾക്കുള്ള ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്പാർക്ക് ചെക്ക്‌പോയിൻ്റിംഗ്, പെർസിസ്റ്റൻസ്, ഷഫിൾ മെക്കാനിസങ്ങൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കുന്നു: അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് RDD പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഗൈഡ് .
ഷഫിൾ പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പൊതുവായ സ്പാർക്ക് പിശകുകളുടെ വിശദാംശങ്ങൾ, ഘട്ടത്തിലെ പരാജയങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കാൻ ചെക്ക്പോയിൻ്റിംഗ് എങ്ങനെ സഹായിക്കും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു: സ്പാർക്കിലെ ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു .
വലിയ തോതിലുള്ള RDD പ്രോസസ്സിംഗിനായി MEMORY_AND_DISK സംഭരണത്തിൻ്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, സ്പാർക്കിൻ്റെ സ്ഥിരതയും സംഭരണ നിലകളും ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു: സ്പാർക്ക് പെർസിസ്റ്റൻസ് കാര്യക്ഷമമായി ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നു .