à´à´¨àµà´¤à´¾à´£àµ spark.executor.heartbeatInterval?

PySpark-ൻ്റെ ടാസ്കിലെ

Daniel Marino

2024, നവംബർ 19, ചൊവ്വാഴ്ച 4:10:30 AM

PySpark ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്: സാധാരണ സജ്ജീകരണ പിശകുകൾ മറികടക്കുന്നു

PySpark-ൽ ആരംഭിക്കുന്നത് ആവേശകരമായി തോന്നാം, പക്ഷേ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ പിശകുകൾ നേരിടുന്നത് നിരാശാജനകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങളുടെ കോഡ് പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കാത്തപ്പോൾ. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു പിശകാണ് കുപ്രസിദ്ധമായ "ഘട്ടം 0.0 ലെ ടാസ്ക് 0.0 ലെ ഒഴിവാക്കൽ" സന്ദേശം. 🔧

നിങ്ങൾ ഒരു അടിസ്ഥാന PySpark സ്‌ക്രിപ്റ്റ് പരീക്ഷിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഈ പിശക് സാധാരണയായി ദൃശ്യമാകുന്നു, ലോഗ് സന്ദേശങ്ങളുടെയും സ്റ്റാക്ക് ട്രെയ്‌സുകളുടെയും ഭയാനകമായ മതിലിനെ അഭിമുഖീകരിക്കാൻ മാത്രം. മിക്ക കേസുകളിലും, "കണക്ഷൻ റീസെറ്റ്" സന്ദേശത്തോടുകൂടിയ ഒരു SocketException ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്, പരിഹരിക്കാൻ അനുവദിക്കുക.

സ്പാർക്കിൽ, ചെറിയ കണക്ഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങളോ കോൺഫിഗറേഷൻ പൊരുത്തക്കേടുകളോ പോലും സങ്കീർണ്ണമെന്ന് തോന്നുന്ന ഒഴിവാക്കലുകൾ എറിഞ്ഞേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ ചട്ടക്കൂടിൽ പുതിയ ആളാണെങ്കിൽ. സുഗമമായ PySpark പ്രവർത്തനത്തിന് അടിസ്ഥാനപരമായ കാരണങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഇത് നിർണായകമാക്കുന്നു.

ഈ ഗൈഡിൽ, ഈ പിശക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്, നിങ്ങളുടെ PySpark യാത്ര ആരംഭിക്കുകയാണെങ്കിൽപ്പോലും നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി അതിനെ നേരിടാം എന്നതിലേക്ക് ഞങ്ങൾ മുഴുകും. നിങ്ങളുടെ സ്പാർക്ക് പരിതസ്ഥിതി സജീവമാക്കി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം! 🚀

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
spark.config("spark.network.timeout", "10000s")	ഇത് സ്പാർക്കിലെ നെറ്റ്‌വർക്ക് ടൈംഔട്ട് ക്രമീകരണം ദീർഘ കാലത്തേക്ക് കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നു, ഇത് കണക്ഷൻ സ്ഥിരത പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് നിർണ്ണായകമാണ്, കാരണം ഇത് ദീർഘനേരം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടാസ്‌ക്കുകളുടെ സമയത്തോ നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി ഉയർന്ന സമയത്തോ സമയമെടുക്കുന്നതിൽ നിന്ന് സ്പാർക്കിനെ തടയുന്നു.
spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s")	സ്പാർക്കിൻ്റെ ഡ്രൈവറും എക്സിക്യൂട്ടറും തമ്മിലുള്ള ഹൃദയമിടിപ്പ് സന്ദേശങ്ങൾക്കായി ദീർഘമായ ഇടവേള സജ്ജീകരിക്കുന്നു. ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയത്തിലെ പതിവ് വിച്ഛേദങ്ങളോ പരാജയങ്ങളോ ഒഴിവാക്കാൻ ഈ കമാൻഡ് സഹായിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് നെറ്റ്‌വർക്ക് തടസ്സങ്ങളുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
pytest.fixture(scope="module")	ഒരു മൊഡ്യൂളിനുള്ളിലെ എല്ലാ ടെസ്റ്റ് ഫംഗ്‌ഷനുകൾക്കുമായി ഒരു സ്പാർക്ക് സെഷൻ സജ്ജീകരിക്കുകയും കീറുകയും ചെയ്യുന്ന പൈറ്റെസ്റ്റിലെ ഒരു ഫിക്‌ചർ നിർവചിക്കുന്നു. "മൊഡ്യൂൾ" സ്കോപ്പ്, ടെസ്റ്റുകളിൽ ഉടനീളം സ്പാർക്ക് സെഷൻ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, സജ്ജീകരണ സമയവും മെമ്മറി ഉപയോഗവും കുറയ്ക്കുന്നു.
traceback.print_exc()	ഒരു ഒഴിവാക്കലിൻ്റെ പൂർണ്ണമായ ട്രാക്ക്ബാക്ക് പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ പിശകുകൾ ഡീബഗ്ഗ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം ഇത് എവിടെയാണ് പിശക് സംഭവിച്ചത് എന്നതിൻ്റെ വിശദമായ ട്രെയ്സ് നൽകുന്നു, മൂലകാരണം കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു.
assert df.count() == 3	DataFrame-ന് കൃത്യമായി മൂന്ന് വരികൾ ഉണ്ടെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു, അത് DataFrame-ൻ്റെ ഘടനയ്ക്കും ഉള്ളടക്കത്തിനുമുള്ള അടിസ്ഥാന മൂല്യനിർണ്ണയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് സമയത്ത് ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത ഉറപ്പാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
yield spark	ഒരു പൈറ്റെസ്റ്റ് ഫിക്‌ചറിൽ, ഒരു സ്പാർക്ക് സെഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ടെസ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും തുടർന്ന് ക്ലീനപ്പ് നടത്താനും (സെഷൻ നിർത്തുന്നത്) വിളവ് അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഓരോ മൊഡ്യൂൾ ടെസ്റ്റിനുശേഷവും റിസോഴ്സ് ക്ലീനപ്പ് ഉറപ്പാക്കുന്നു, മെമ്മറി പ്രശ്നങ്ങൾ തടയുന്നു.
exit(1)	ഒരു ഗുരുതരമായ പിശക് സംഭവിക്കുമ്പോൾ, പൂജ്യമല്ലാത്ത സ്റ്റാറ്റസ് കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റിൽ നിന്ന് പുറത്തുകടക്കുന്നു, ഇത് പ്രോഗ്രാം അപ്രതീക്ഷിതമായി അവസാനിച്ചുവെന്ന് സൂചന നൽകുന്നു. പരാജയങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് എക്സിറ്റ് കോഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾക്കോ പൈപ്പ് ലൈനുകൾക്കോ ഇത് സഹായകമാണ്.
filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30)	"പ്രായം" നിരയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാഫ്രെയിമിലേക്ക് ഒരു ഫിൽട്ടർ പ്രയോഗിക്കുന്നു, പ്രായം 30 കവിയുന്ന വരികൾ മാത്രം വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഇത് ഡാറ്റാ പരിവർത്തനത്തിനുള്ള അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനമായ PySpark-ൻ്റെ ഫിൽട്ടറിംഗ് കഴിവ് പ്രകടമാക്കുന്നു.
@pytest.fixture(scope="module")	ഒരു ഫിക്‌ചറിൻ്റെ വ്യാപ്തി വ്യക്തമാക്കുന്ന പൈറ്റെസ്റ്റിലെ ഒരു ഡെക്കറേറ്റർ. ഇത് "മൊഡ്യൂൾ" ആയി സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഓരോ മൊഡ്യൂളിനും ഒരിക്കൽ ഫിക്‌ചർ ആരംഭിക്കുന്നു, ഇത് ഓരോ ടെസ്റ്റിനും ആവർത്തിച്ചുള്ള സജ്ജീകരണവും ടിയർഡൗൺ പ്രക്രിയകളും കുറച്ചുകൊണ്ട് ടെസ്റ്റിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.

PySpark കണക്ഷൻ പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു

ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ച ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു അടിസ്ഥാന SparkSession സജ്ജീകരിക്കുകയും ഒരു DataFrame സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. PySpark ഇൻസ്റ്റലേഷൻ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രാരംഭ ഘട്ടമാണ് ഈ സജ്ജീകരണം. ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട ആപ്പ് നാമത്തിൽ സ്പാർക്ക് സെഷൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾ ഒരു സ്പാർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷൻ ആരംഭിക്കുകയും സ്പാർക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു ഗേറ്റ്‌വേ തുറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഗേറ്റ്‌വേ നിർണായകമാണ്, കാരണം ഇത് പൈത്തൺ എൻവയോൺമെൻ്റും സ്പാർക്ക് ബാക്കെൻഡും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം സുഗമമാക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിലെ ഏതെങ്കിലും പരാജയങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഒരു സമ്പൂർണ്ണ പിശക് ട്രാക്ക്ബാക്ക് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് ഞങ്ങൾ `traceback.print_exc()` കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, കോൺഫിഗറേഷൻ പിശക് കാരണമോ ലൈബ്രറി കാണാതെ പോയതിനാലോ സ്പാർക്ക് ആരംഭിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, എവിടെയാണ് പരാജയം സംഭവിച്ചതെന്ന് ഈ ട്രെയ്സ് കൃത്യമായി കാണിക്കുന്നു, ഇത് ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് എളുപ്പമാക്കുന്നു 🔍.

സെഷൻ സജ്ജീകരിച്ചതിന് ശേഷം, "പേര്", "പ്രായം" എന്നീ നിരകളുള്ള അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ വരികളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡാറ്റഫ്രെയിം സൃഷ്ടിക്കാൻ സ്ക്രിപ്റ്റ് തുടരുന്നു. ഈ ലളിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് അത്യാവശ്യമായ ഡാറ്റാഫ്രെയിം പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പരിശോധനയ്ക്കായി അനുവദിക്കുന്നു. പ്രത്യേകമായി, ഡാറ്റാഫ്രെയിമിലെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ പ്രിൻ്റ് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ `df.show()` ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഡാറ്റ സ്പാർക്കിലേക്ക് ശരിയായി ലോഡുചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നു. ഒരു കണക്ഷൻ പ്രശ്നം സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ പ്രവർത്തനം പൂർത്തിയാക്കാൻ Spark-ന് കഴിഞ്ഞേക്കില്ല, കൂടാതെ നൽകിയിരിക്കുന്ന പിശക് സന്ദേശത്തിലെ പോലെ "SocketException" അല്ലെങ്കിൽ "കണക്ഷൻ റീസെറ്റ്" പോലുള്ള പിശകുകൾ ദൃശ്യമാകും. കൂടാതെ, പ്രായത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള റെക്കോർഡുകൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഒരു ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യത്തിൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കുമെന്ന് കാണിക്കുന്നു.

SparkSession സജ്ജീകരണവും DataFrame പ്രവർത്തനങ്ങളും ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് പൈറ്റെസ്റ്റ് ഫ്രെയിംവർക്കുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത കോൺഫിഗറേഷനുകളിലോ ക്ലസ്റ്ററുകളിലോ സ്‌പാർക്ക് ജോലികൾ പ്രവർത്തിക്കേണ്ട പ്രോജക്‌റ്റുകൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം അവശ്യ സ്‌പാർക്ക് ഘടകങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ ആരംഭിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ഇത് ടെസ്റ്റിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. പൈറ്റെസ്റ്റ് ഫിക്‌ചറിൽ `യീൽഡ്' ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു ടെസ്റ്റ് മൊഡ്യൂളിന് ഒരു തവണ മാത്രമേ SparkSession സൃഷ്‌ടിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ളൂവെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു, മെമ്മറി ഉപയോഗം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ടെസ്റ്റ് എക്‌സിക്യൂഷൻ സമയം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പരിമിതമായ റിസോഴ്സുകളുള്ള പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം ടെസ്റ്റ് സ്യൂട്ടുകൾ തുടർച്ചയായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഇത് നിർണായകമാണ്. 🧪

അവസാന സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, സ്പാർക്കിൻ്റെ കോൺഫിഗറേഷൻ ഓപ്ഷനുകളിലൂടെ നെറ്റ്‌വർക്ക് സ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു. `spark.network.timeout`, `spark.executor.heartbeatInterval` എന്നിവ പോലുള്ള കമാൻഡുകൾ സ്പാർക്ക് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് വിതരണം ചെയ്ത സജ്ജീകരണത്തിൽ ഉണ്ടായേക്കാവുന്ന നെറ്റ്‌വർക്ക് പൊരുത്തക്കേടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാണ്. ടൈംഔട്ട് ദൈർഘ്യം നീട്ടുന്നതിലൂടെ, നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രതികരണ സമയം മന്ദഗതിയിലായതിനാൽ സ്പാർക്ക് പ്രോസസ്സുകൾ അകാലത്തിൽ വിച്ഛേദിക്കുന്ന പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നു. നെറ്റ്‌വർക്ക് ലാഗ് അല്ലെങ്കിൽ റിസോഴ്‌സ് ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ള പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഈ സജ്ജീകരണം പ്രയോജനകരമാണ്, കാരണം ഇത് സ്പാർക്ക് എക്‌സിക്യൂട്ടീവുകൾ അവരുടെ ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നത് വരെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പതിവ് കണക്ഷൻ റീസെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു. ഈ കോൺഫിഗറേഷൻ ഡെവലപ്‌മെൻ്റിനും പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതികൾക്കും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, സ്പാർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നെറ്റ്‌വർക്ക് വേരിയബിളിറ്റിക്ക് പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതായി തുടരുന്നു.

PySpark ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്: "ടാസ്ക് 0.0 ലെ ഒഴിവാക്കൽ ഘട്ടം 0.0" പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സ്പാർക്ക് സെഷൻ സജ്ജീകരിക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും പൈസ്പാർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ ബാക്ക്-എൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റ്

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.")

ഇതര പരിഹാരം: സ്പാർക്ക് പരിസ്ഥിതിയും ഡാറ്റാഫ്രെയിം പ്രവർത്തനങ്ങളും സാധൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള യൂണിറ്റ് പരിശോധന

പൈസ്പാർക്ക് സെഷനും ഡാറ്റാഫ്രെയിം മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുമായി പൈറ്റെസ്റ്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്ന പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ്

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

പരിഹാരം: ഉയർന്ന ലഭ്യതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത സ്പാർക്ക് സെഷൻ കോൺഫിഗറേഷൻ

PySpark-ൽ മെച്ചപ്പെട്ട നെറ്റ്‌വർക്ക് സ്ഥിരതയ്ക്കായി കോൺഫിഗറേഷൻ ക്രമീകരണങ്ങളുള്ള പൈത്തൺ സ്‌ക്രിപ്റ്റ്

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()

ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗും പൈസ്പാർക്ക് സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്തലും

PySpark-മായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം നെറ്റ്‌വർക്ക് സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ്. സ്പാർക്ക് പോലുള്ള ഡിസ്ട്രിബ്യൂഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, നെറ്റ്‌വർക്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഒരു സാധാരണ പിശക് "സ്റ്റേജ് 0.0 ലെ ടാസ്‌ക് 0.0 ലെ ഒഴിവാക്കൽ" പിശകാണ്, ഇത് പലപ്പോഴും സോക്കറ്റ് എക്‌സെപ്ഷൻ കാരണം സംഭവിക്കുന്നു. എക്സിക്യൂട്ടറും ഡ്രൈവർ നോഡുകളും ശരിയായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ കഴിയാത്തപ്പോൾ "കണക്ഷൻ പുനഃസജ്ജമാക്കൽ" ഒരു പ്രശ്നത്തെ ഇത് സാധാരണയായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സ്പാർക്ക് ജോലികൾ നോഡുകളിലുടനീളം വിതരണം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ചെറിയ നെറ്റ്‌വർക്ക് തടസ്സം പോലും ഒഴുക്കിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തും, ഇത് കണക്ഷൻ റീസെറ്റുകളിലേക്കോ ടാസ്‌ക്കുകളിലേക്കോ നയിക്കുന്നു. spark.network.timeout പാരാമീറ്റർ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള കോൺഫിഗറേഷനുകൾ, സമയപരിധിക്ക് മുമ്പ് കണക്ഷനുകൾ തുറന്ന് നിൽക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കാൻ സഹായിക്കും. അതുപോലെ, spark.executor.heartbeatInterval ക്രമീകരിക്കുന്നത് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ എക്‌സിക്യൂട്ടീവുകളെ ഡ്രൈവറുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

സുഗമമായ PySpark അനുഭവത്തിനായി, SparkSession സജ്ജീകരണം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും സ്പാർക്കിൻ്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കോൺഫിഗർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് ഈ പിശകുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങൾ ടൈംഔട്ട് ക്രമീകരണങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രതികരണ സമയത്തിലെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സ്പാർക്കിന് കഴിയും. നെറ്റ്‌വർക്ക് താത്കാലികമായി മന്ദഗതിയിലാണെങ്കിലും എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് അവരുടെ ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമുണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. കൂടാതെ, PySpark-ൻ്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ രീതികളായ show(), filter() എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഓവർലോഡ് ചെയ്യാതെ അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തന പരിശോധനകൾ സാധ്യമാക്കുന്നു. തങ്ങളുടെ സ്പാർക്ക് ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന തുടക്കക്കാർക്ക് ഈ രീതികൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കൂടാതെ DataFrame പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി പരിചയപ്പെടാം.

വലിയ ജോലികൾ വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് Spark-ൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ (SparkSession, DataFrame പോലുള്ളവ) ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് സാധൂകരിക്കാൻ pytest പോലുള്ള ടെസ്റ്റിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രായോഗിക ടിപ്പ്. വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ സ്പാർക്ക് എൻവയോൺമെൻ്റ് സ്വയമേവ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി പൈറ്റെസ്റ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് കനത്ത ജോലി പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്ത് മാത്രം ഉണ്ടാകാവുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ മുൻകൂറായി പിടികൂടും. ഈ ടെസ്റ്റുകൾ സ്ഥിരമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് സാധ്യതയുള്ള സ്ഥിരത പ്രശ്‌നങ്ങൾ നേരത്തെ തിരിച്ചറിയാനും അവയുടെ സജ്ജീകരണം ക്രമീകരിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സ്പാർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനെ പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതികളിൽ കൂടുതൽ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതാക്കുന്നു. 🛠️

PySpark കണക്ഷൻ പിശകുകളെക്കുറിച്ചുള്ള പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ

PySpark-ൽ "കണക്ഷൻ റീസെറ്റ്" പിശകിന് കാരണമാകുന്നത് എന്താണ്?
സ്പാർക്കിൻ്റെ ഡ്രൈവറും എക്സിക്യൂട്ടീവുകളും തമ്മിലുള്ള നെറ്റ്‌വർക്ക് അസ്ഥിരത മൂലമാണ് ഈ പിശക് സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്നത്. ഒരു ഹ്രസ്വ നെറ്റ്‌വർക്ക് തടസ്സമോ നോഡുകൾക്കിടയിൽ സമയപരിധിയോ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ പിശക് സംഭവിക്കാം.
കണക്ഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ എനിക്ക് എങ്ങനെ കാലഹരണപ്പെടൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാം?
നിങ്ങൾക്ക് സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും spark.network.timeout ഒപ്പം spark.executor.heartbeatInterval നിങ്ങളുടെ സ്പാർക്ക് കോൺഫിഗറേഷനിൽ ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള വിച്ഛേദങ്ങൾ തടയുന്നതിന് ഉയർന്ന മൂല്യങ്ങളിലേക്ക്.
എന്താണ് പങ്ക് traceback.print_exc() സ്പാർക്ക് പിശകുകൾ ഡീബഗ്ഗ് ചെയ്യുന്നതിൽ?
ഈ കമാൻഡ് പിശകിൻ്റെ വിശദമായ ട്രാക്ക്ബാക്ക് നൽകുന്നു, ഒരു പിശക് എവിടെ, എന്തുകൊണ്ട് സംഭവിച്ചുവെന്ന് കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ സ്പാർക്ക് സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്.
എനിക്ക് PySpark ഉപയോഗിച്ച് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കാമോ?
അതെ, ചട്ടക്കൂടുകൾ പോലെ pytest PySpark സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിന് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉപയോഗിച്ച് pytest.fixture ഒരു സ്പാർക്ക് സെഷൻ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് സ്പാർക്ക് എൻവയോൺമെൻ്റും ഡാറ്റാഫ്രെയിം പ്രവർത്തനങ്ങളും സാധൂകരിക്കാൻ ടെസ്റ്റുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം.
എന്താണ് ചെയ്യുന്നത് yield a ൽ ചെയ്യുക pytest.fixture പ്രവർത്തനം?
പൈറ്റെസ്റ്റിൽ, yield ഒരു മൊഡ്യൂളിനുള്ളിലെ എല്ലാ ടെസ്റ്റുകൾക്കുമായി ഒരൊറ്റ സ്പാർക്ക് സെഷൻ ഉപയോഗിക്കാൻ ടെസ്റ്റിനെ അനുവദിക്കുന്നു, ഒരിക്കൽ മാത്രം സ്പാർക്ക് സെഷൻ സൃഷ്ടിച്ച് വിഭവങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു.
എൻ്റെ ഡാറ്റാഫ്രെയിം ശരിയായി ലോഡുചെയ്തിട്ടുണ്ടോ എന്ന് ഞാൻ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കും?
നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം show() ഡാറ്റാഫ്രെയിമിൽ അതിൻ്റെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള രീതി.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ഞാൻ സ്പാർക്ക് സെഷൻ നിർത്തേണ്ടത്?
വിളിക്കുന്നതാണ് നല്ലത് spark.stop() സ്ക്രിപ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ടെസ്റ്റിൻ്റെ അവസാനം ഉറവിടങ്ങൾ റിലീസ് ചെയ്യുന്നതിനും മെമ്മറി പ്രശ്നങ്ങൾ തടയുന്നതിനും, പ്രത്യേകിച്ച് ഒന്നിലധികം ജോലികൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ.
ഒരു DataFrame-ൽ എനിക്ക് എങ്ങനെ ഫിൽട്ടറുകൾ പരിശോധിക്കാം?
നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം filter() ഒരു വ്യവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർദ്ദിഷ്ട വരികൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള രീതി df.filter(df.Age > 30), തുടർന്ന് ഉപയോഗിക്കുക show() ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത ഫലങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന്.
എന്താണ് spark.executor.heartbeatInterval?
ഈ ക്രമീകരണം എക്സിക്യൂട്ടറും ഡ്രൈവറും തമ്മിലുള്ള ഹൃദയമിടിപ്പിൻ്റെ ആവൃത്തി നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഈ ഇടവേള ക്രമീകരിക്കുന്നത് നെറ്റ്‌വർക്ക് അസ്ഥിരതയുടെ സമയത്ത് കണക്ഷനുകൾ നിലനിർത്താൻ സഹായിക്കും.
വിതരണം ചെയ്ത നെറ്റ്‌വർക്കിൽ സ്പാർക്കിനുള്ള ചില പൊതുവായ കണക്ഷൻ ക്രമീകരണങ്ങൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
അല്ലാതെ spark.network.timeout ഒപ്പം spark.executor.heartbeatInterval, തുടങ്ങിയ ക്രമീകരണങ്ങൾ spark.rpc.retry.wait ഒപ്പം spark.rpc.numRetries വിതരണം ചെയ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

സാധാരണ PySpark പിശകുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പരിഹരിക്കുന്നു

ഒരു ലോക്കൽ മെഷീനിൽ PySpark സജ്ജീകരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നത് നെറ്റ്‌വർക്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കണക്ഷൻ റീസെറ്റുകൾ പോലെയുള്ള നിരവധി പൊതുവായ പ്രശ്നങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തും. ക്രമീകരിച്ച ടൈംഔട്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നന്നായി ക്രമീകരിച്ച സജ്ജീകരണത്തിന് ഈ പ്രശ്നങ്ങളിൽ പലതും ലഘൂകരിക്കാനാകും, ഡ്രൈവറും എക്സിക്യൂട്ടീവുകളും തമ്മിലുള്ള കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള ഇടപെടലുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഈ കണക്ഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങൾ തടയുന്നതിന്, സമയപരിധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതും ഓട്ടോമേറ്റഡ് സ്പാർക്ക് ടെസ്റ്റുകൾക്കായി പൈറ്റെസ്റ്റ് പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും പരിഗണിക്കുക. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, വലിയ ഡാറ്റാ ടാസ്‌ക്കുകളെ ബാധിക്കുന്നതിനുമുമ്പ് സാധ്യമായ പരാജയങ്ങളെ പിടികൂടാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് PySpark ഉപയോഗത്തെ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമാക്കുന്നു. 🚀

കൂടുതൽ വായനയും റഫറൻസുകളും

PySpark കോൺഫിഗറേഷനും ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗും സംബന്ധിച്ച വിശദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു: സ്പാർക്ക് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
സാധാരണയായി നേരിടുന്ന PySpark പ്രശ്നങ്ങളും SocketException പിശകുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പരിഹാരങ്ങളും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു: സ്റ്റാക്ക് ഓവർഫ്ലോ .
പ്രാദേശിക പരിതസ്ഥിതികൾക്കായി PySpark സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം: യഥാർത്ഥ പൈത്തൺ .
അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കിൻ്റെ നെറ്റ്‌വർക്കും കണക്ഷൻ ക്രമീകരണങ്ങളും ക്രമീകരിക്കുന്നതിനുള്ള സമഗ്രമായ ഗൈഡ്: ഡാറ്റാബ്രിക്സ് സ്പാർക്ക് ഗൈഡ് .

PySpark-ൻ്റെ "ടാസ്കിലെ ഒഴിവാക്കൽ" പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു: കണക്ഷൻ പുനഃസജ്ജമാക്കൽ പ്രശ്നം