ਸਪਾਰਕ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ

Gabriel Martim

ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ, 15 ਨਵੰਬਰ 2024 1:21:16 ਪੂ.ਦੁ.

ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਲਗਾਤਾਰ ਸਪਾਰਕ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਡਰਾਉਣੀ "ਪੜਾਅ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ" ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ। ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਦੁਆਰਾ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਸਥਾਈ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। 😬 ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਪਾਰਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ!
ਇਹ ਖਾਸ ਤਰੁੱਟੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਪਾਰਕ ਜੌਬਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਫਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਰੁਕ-ਰੁਕ ਕੇ ਗਲਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਹੋਰ ਵੀ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ "ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ RDD ਦੀ ਜਾਂਚ" ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਇਹ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?
ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇਸ ਸਹੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ. ਮੇਰੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਰਡੀਡੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਸਪਾਰਕ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਸਭ ਕੁਝ ਸਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਉਹੀ ਗਲਤੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਰਹੀ। ਬਹੁਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੱਲ ਲੱਭ ਲਿਆ.
ਇਹ ਗਾਈਡ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ਫਲਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾ ਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਆਓ ਮਿਲ ਕੇ ਇਸ ਸਪਾਰਕ ਰਹੱਸ ਨੂੰ ਉਲਝਾ ਦੇਈਏ! 🔍

ਹੁਕਮ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

setCheckpointDir ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰਿਕਵਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਸ਼ਫਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਉਪਯੋਗੀ।

checkpoint ਇੱਕ RDD ਨੂੰ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ RDD ਨੂੰ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

repartition ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸ਼ਫਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਦਾ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

mapPartitions ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਹਰੇਕ ਭਾਗ 'ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਹਰ ਇੱਕ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

StorageLevel.MEMORY_AND_DISK ਸਥਿਰ RDD ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ MEMORY_AND_DISK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕੈਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ, ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ।

persist ਕੁਸ਼ਲ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਲਈ RDD ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਜਾਂ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

collect RDD ਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਈਵਰ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਪਰ ਮੈਮੋਰੀ ਓਵਰਲੋਡ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ।

parallelize ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਇੱਕ RDD ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ, ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਪਾਰਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

assert ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ RDD ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ। ਟੈਸਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
setCheckpointDir	ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰਿਕਵਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਸ਼ਫਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਉਪਯੋਗੀ।
checkpoint	ਇੱਕ RDD ਨੂੰ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੁਕਸ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ RDD ਨੂੰ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
repartition	ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸ਼ਫਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਦਾ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
mapPartitions	ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਹਰੇਕ ਭਾਗ 'ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਹਰ ਇੱਕ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK	ਸਥਿਰ RDD ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ MEMORY_AND_DISK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕੈਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ, ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ।
persist	ਕੁਸ਼ਲ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਲਈ RDD ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਜਾਂ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
collect	RDD ਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਈਵਰ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਪਰ ਮੈਮੋਰੀ ਓਵਰਲੋਡ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ।
parallelize	ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਇੱਕ RDD ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ, ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਪਾਰਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
assert	ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ RDD ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ। ਟੈਸਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।

ਸਪਾਰਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦ੍ਰਿੜਤਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਪਾਰਕ ਜੌਬ "ਅਨਿਯਮਤ" ਸ਼ਫਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਅਕਸਰ ਸਪਾਰਕ ਦੇ RDD (ਰੈਸੀਲੀਐਂਟ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਡੇਟਾਸੈਟ) ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸਪਾਰਕ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਪਾਰਕ ਦੀ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ RDDs ਦੇ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜ ਕੇ ਸਥਿਰਤਾ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕਮਾਂਡ, ਸਪਾਰਕ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪੜਾਅ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਲਬੈਕ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। RDD 'ਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਕਮਾਂਡ, ਜੋ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਉਸ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਫਿਰ ਇੱਕ ਰਿਕਵਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾ ਕੇ ਸਪਾਰਕ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ 'ਤੇ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। 🎯

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਜੋੜਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮੁੜ-ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਹੋਰ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਣਾਅ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸਹੀ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਲਈ, ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਸ਼ੱਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ ਜਾਂ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ , ਸਟੋਰੇਜ਼ ਪੱਧਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ MEMORY_AND_DISK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਜੋ ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਬੈਕਅੱਪ ਵਜੋਂ ਡਿਸਕ ਸਪੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਮੱਧ-ਗਣਨਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਆਏਗਾ ਨਹੀਂ।

ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੋਵੇਂ ਲਿਪੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮਾਂਡ ਵੀ ਰਣਨੀਤਕ ਹੈ। ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ, ਮੈਪ ਪਾਰਟਿਸ਼ਨ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਨਕਸ਼ੇ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਭਾਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਵਰਹੈੱਡ 'ਤੇ ਕਟੌਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਫਾਈਲ ਬਨਾਮ ਲਾਈਨ-ਦਰ-ਲਾਈਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ: ਘੱਟ ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਘੱਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ, ਮੈਪਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਥੇ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਸਟਮ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਵਾਧੂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸ਼ੱਫਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੈਸਟ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਜੌਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ , ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਨੇ RDD ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਿਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਲੋਡਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਚਕੀਲਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਰੁਕ-ਰੁਕ ਕੇ ਸਪਾਰਕ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ "ਅਨਿਯਮਤ" ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਆਵਰਤੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। 🚀

ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨਾਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸ਼ਫਲ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

RDD ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਸਪਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਕਾਲਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

// 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()

ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ: ਸ਼ੱਫਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਸਟੇਜ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਪਾਰਕ ਸਕਾਲਾ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

// 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()

ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਆਰਡੀਡੀ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ

Spark RDD ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ScalaTest ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

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()
    }
}

ਐਡਵਾਂਸਡ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਸ਼ਫਲ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ

ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਅਕਸਰ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਪਾਰਕ ਜੌਬ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਫਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੰਡਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ: "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਬਦਲੋ।" ਮੁੱਦਾ ਇਸ ਲਈ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਪਾਰਕ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਸ਼ੱਫਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਸ਼ਫਲ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਪਾਰਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੋਲਬੈਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਆਰਡੀਡੀ 'ਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਨਿਰਭਰਤਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਰਿਕਵਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬੇਸਿਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੱਲ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਸਪਾਰਕ ਮੈਮੋਰੀ ਜਾਂ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਸ਼ਫਲ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰਿਕਵਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੈਟਿੰਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਕੋਲ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਹਨ. ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਪਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹਰੇਕ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ 'ਤੇ ਪੂਰੇ RDD ਦਾ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। 🚀

ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕ ਸਾਰੇ ਨੋਡਾਂ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਆਰਡੀਡੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਬ੍ਰੌਡਕਾਸਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਨੋਡ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਥਾਨਕ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਸ਼ੱਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰ ਤੋਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ਫਲ ਦੌਰਾਨ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਫਰਕ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਪਾਰਕ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸ਼ਫਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ?
ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਆਰਡੀਡੀ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਓਵਰਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਫਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਮੁੜ-ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਮੈਮੋਰੀ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸ਼ਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ ਅਤੇ ?
ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਆਰਡੀਡੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਲਿਖਦੀ ਹੈ, ਪੂਰੀ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਾਇਮ ਰਹਿਣਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਜਾਂ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।
ਮੈਨੂੰ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਵੱਧ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ?
ਪੂਰੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵੇਲੇ mapPartitions ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਨੂੰ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ।
ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ" ਨਾਲ ਅਸਫਲ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸ਼ਫਲ ਗੈਰ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵੰਸ਼ ਕੱਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਸਿਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸ਼ਫਲ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਸਪਾਰਕ ਸ਼ਫਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ?
ਹਾਂ, ਬ੍ਰੌਡਕਾਸਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਵਾਰ-ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਸ਼ਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਖੇਡੋ?
MEMORY_AND_DISK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਫੈਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਥਕਾਏ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸੈਟਿੰਗ।
ਕੀ ਸ਼ਫਲ ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਖਾਸ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਹਨ?
ਹਾਂ, ਸਮਾਯੋਜਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ MEMORY_AND_DISK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਫਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹੈ ਮੁੜ-ਵਿਭਾਜਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਰਤਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅੰਤਿਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਮੈਮੋਰੀ ਓਵਰਲੋਡ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡਰਾਈਵਰ ਨੋਡ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ .
ਮੈਨੂੰ ਸ਼ਫਲ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਸਪਾਰਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਵਿੱਚ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਦੀ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਸ਼ਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੰਯੋਗ ਨਾਲ ਅਤੇ MEMORY_AND_DISK ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਥਿਰ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬ੍ਰੌਡਕਾਸਟ ਵੇਰੀਏਬਲ, ਰੀਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਯਾਦ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। 👍

ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪਾਰਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ, ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਫਲ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਆਰਡੀਡੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਗਾਈਡ .
ਸ਼ਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਆਮ ਸਪਾਰਕ ਤਰੁਟੀਆਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਚੈੱਕ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ .
ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ RDD ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ MEMORY_AND_DISK ਸਟੋਰੇਜ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਸਮੇਤ, ਸਪਾਰਕ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਟਿਊਨਿੰਗ ਸਪਾਰਕ ਸਥਿਰਤਾ .

ਸਪਾਰਕ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਮੁੱਦਾ: ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿਉਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ

ਸਪਾਰਕ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦ੍ਰਿੜਤਾ

ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਨਾਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸ਼ਫਲ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ: ਸ਼ੱਫਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਆਰਡੀਡੀ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ

ਐਡਵਾਂਸਡ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਸ਼ਫਲ ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ