ਪਾਈਸਪਾਰਕ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ: ਆਮ ਸੈੱਟਅੱਪ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ
PySpark ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਦਿਲਚਸਪ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ ਚੱਲਦਾ। ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਬਦਨਾਮ "ਸਟੇਜ 0.0 ਵਿੱਚ ਟਾਸਕ 0.0 ਵਿੱਚ ਅਪਵਾਦ" ਸੁਨੇਹਾ ਹੈ। 🔧
ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ PySpark ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸਿਰਫ ਲੌਗ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਅਤੇ ਸਟੈਕ ਟਰੇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਧ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈਟ" ਸੁਨੇਹੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ SocketException ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕੱਲੇ ਛੱਡੋ।
ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਾਮੂਲੀ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਮੁੱਦੇ ਜਾਂ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਬੇਮੇਲ ਵੀ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੁੱਟ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੋ। ਇਹ ਨਿਰਵਿਘਨ PySpark ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗਲਤੀ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਆਪਣੀ PySpark ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵਾਂਗੇ। ਚਲੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਪਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ! 🚀
| ਹੁਕਮ | ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ |
|---|---|
| spark.config("spark.network.timeout", "10000s") | ਇਹ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਟਾਈਮਆਉਟ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਿਰਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਪਾਰਕ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕੰਮਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੇਟੈਂਸੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। |
| spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s") | ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰ ਵਿਚਕਾਰ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਲਈ ਲੰਬਾ ਅੰਤਰਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਡਿਸਕਨੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ। |
| pytest.fixture(scope="module") | ਪਾਈਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਿਕਸਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਥਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। "ਮੌਡਿਊਲ" ਸਕੋਪ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੈੱਟਅੱਪ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
| traceback.print_exc() | ਇੱਕ ਅਪਵਾਦ ਦਾ ਪੂਰਾ ਟਰੇਸਬੈਕ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟਰੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤੀ ਕਿੱਥੇ ਹੋਈ ਹੈ, ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| assert df.count() == 3 | ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ DataFrame ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਤਿੰਨ ਕਤਾਰਾਂ ਹਨ, ਜੋ DataFrame ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਮੂਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| yield spark | ਇੱਕ ਪਾਈਟੇਸਟ ਫਿਕਸਚਰ ਵਿੱਚ, ਉਪਜ ਇੱਕ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਫਾਈ (ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ) ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਮੋਡੀਊਲ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸਫਾਈ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। |
| exit(1) | ਇੱਕ ਗੈਰ-ਜ਼ੀਰੋ ਸਥਿਤੀ ਕੋਡ ਨਾਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਤਰੁੱਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਚਾਨਕ ਬੰਦ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਜਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜੋ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਐਗਜ਼ਿਟ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। |
| filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30) | "ਉਮਰ" ਕਾਲਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਮਰ 30 ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ PySpark ਦੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਵਾਈ। |
| @pytest.fixture(scope="module") | ਪਾਈਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਜੋ ਇੱਕ ਫਿਕਸਚਰ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ "ਮੋਡਿਊਲ" 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਫਿਕਸਚਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਟੀਅਰਡਾਊਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। |
PySpark ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ
ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਕਸਰ PySpark ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਾਸ ਐਪ ਨਾਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਪਾਰਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗੇਟਵੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਗੇਟਵੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਸਪਾਰਕ ਬੈਕਐਂਡ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟਰੇਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰੁੱਟੀ ਟਰੇਸਬੈਕ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਨ ਲਈ `traceback.print_exc()` ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਸਪਾਰਕ ਇੱਕ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟਰੇਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਕਿੱਥੇ ਹੋਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ 🔍।
ਸੈਸ਼ਨ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ, "ਨਾਮ" ਅਤੇ "ਉਮਰ" ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ `df.show()` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੋਡ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਪਾਰਕ ਇਸ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "SocketException" ਜਾਂ "ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈਟ" ਵਰਗੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਗਲਤੀ ਸੰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਉਮਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ SparkSession ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ DataFrame ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਾਈਟੈਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਪਾਰਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਪਾਰਕ ਭਾਗ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਾਈਟੈਸਟ ਫਿਕਸਚਰ ਵਿੱਚ 'ਯੀਲਡ' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ SparkSession ਪ੍ਰਤੀ ਟੈਸਟ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ। ਇਹ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਲਗਾਤਾਰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। 🧪
ਅੰਤਮ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਸੰਰਚਨਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। `spark.network.timeout` ਅਤੇ `spark.executor.heartbeatInterval` ਵਰਗੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਪਾਰਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੌਰਾਨ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੇ ਸੈੱਟਅੱਪ 'ਤੇ। ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੌਲੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਸਕਨੈਕਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੈਗ ਜਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਪਾਰਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਚੱਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲੈਂਦੇ, ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈਟ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਸੰਰਚਨਾ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਲਚਕੀਲੇ ਰਹਿਣ।
PySpark ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ: "ਸਟੇਜ 0.0 ਵਿੱਚ ਟਾਸਕ 0.0 ਵਿੱਚ ਅਪਵਾਦ" ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ
ਪਾਈਥਨ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪਾਈਸਪਾਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ
from pyspark.sql import SparkSessionimport socketimport traceback# Initialize SparkSession with enhanced error handlingtry: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 filteringdata = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]columns = ["Name", "Age"]# Create DataFrame with error handlingtry: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.")
ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ: ਸਪਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ
PySpark ਸੈਸ਼ਨ ਅਤੇ DataFrame ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਪਾਈਟੈਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ
import pytestfrom pyspark.sql import SparkSession@pytest.fixture(scope="module")def spark_session():spark = SparkSession.builder.appName("PySpark Unit Test").getOrCreate()yield sparkspark.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() == 3assert "Name" in df.columnsassert "Age" in df.columnsdef 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
ਹੱਲ: ਉੱਚ-ਉਪਲਬਧਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ
PySpark ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਸੰਰਚਨਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਾਲੀ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ
from pyspark.sql import SparkSessionimport socket# Configure Spark session with network stability optimizationsspark = SparkSession.builder.appName("Stable Spark Connection").config("spark.network.timeout", "10000s").config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s").getOrCreate()# Test data and DataFrame creationdata = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]columns = ["Name", "Age"]df = spark.createDataFrame(data, columns)df.show()# Apply filters and display resultsfiltered_df = df.filter(df.Age > 30)filtered_df.show()spark.stop()
ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਅਤੇ PySpark ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
PySpark ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਪਹਿਲੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਸਪਾਰਕ ਵਿੱਚ, ਨੈੱਟਵਰਕ-ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਾਰਨ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ "ਸਟੇਜ 0.0 ਵਿੱਚ ਟਾਸਕ 0.0 ਵਿੱਚ ਅਪਵਾਦ" ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ SocketException ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈਟ" ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਨੋਡ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਸਪਾਰਕ ਜੌਬਸ ਨੂੰ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੁਕਾਵਟ ਵੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੰਮ ਛੱਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। spark.network.timeout ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, spark.executor.heartbeatInterval ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦੌਰਾਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਈਵਰ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ PySpark ਅਨੁਭਵ ਲਈ, SparkSession ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਇਹਨਾਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਪਾਰਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੌਲੀ ਹੋ ਜਾਵੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, PySpark ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਢੰਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੋ() ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਪਾਰਕ ਸਥਾਪਨਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਵੋ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਝਾਅ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਟੈਸਟ ਵਰਗੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ) ਵੱਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਪਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਟੈਸਟ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਸੈਟ ਕਰਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਭਾਰੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਚਲਾਉਣਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਸਥਿਰਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਛੇਤੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 🛠️
PySpark ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
- PySpark ਵਿੱਚ "ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈਟ" ਗਲਤੀ ਦਾ ਕੀ ਕਾਰਨ ਹੈ?
- ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੁਕਾਵਟ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮੈਂ ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
- ਤੁਸੀਂ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ spark.network.timeout ਅਤੇ spark.executor.heartbeatInterval ਵਾਰ-ਵਾਰ ਡਿਸਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਸਪਾਰਕ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚੇ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ।
- ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ traceback.print_exc() ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਸਪਾਰਕ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ?
- ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਗਲਤੀ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟਰੇਸਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਆਈ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਪਾਰਕ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ।
- ਕੀ ਮੈਂ PySpark ਨਾਲ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
- ਹਾਂ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਰਗੇ pytest ਪਾਈਸਪਾਰਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। ਵਰਤ ਕੇ pytest.fixture ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਪਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ yield ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਕਰੋ pytest.fixture ਫੰਕਸ਼ਨ?
- ਪਾਈਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, yield ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਬਣਾ ਕੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਮੇਰਾ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੋਡ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ show() ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
- ਮੈਨੂੰ ਸਪਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਹੈ spark.stop() ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਟੈਸਟ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨੌਕਰੀਆਂ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
- ਮੈਂ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ 'ਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
- ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ filter() ਕਿਸੇ ਸ਼ਰਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ, ਜਿਵੇਂ df.filter(df.Age > 30), ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਰਤੋ show() ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ।
- ਕੀ ਹੈ spark.executor.heartbeatInterval?
- ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਵਿਚਕਾਰ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅੰਤਰਾਲ ਨੂੰ ਅਡਜੱਸਟ ਕਰਨਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੌਰਾਨ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਤਰਿਤ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਸਪਾਰਕ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ spark.network.timeout ਅਤੇ spark.executor.heartbeatInterval, ਵਰਗੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ spark.rpc.retry.wait ਅਤੇ spark.rpc.numRetries ਵੰਡੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਪਾਈਸਪਾਰਕ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ
ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ PySpark ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਈ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਸਬੰਧਤ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਰੀਸੈੱਟ। ਐਡਜਸਟਡ ਟਾਈਮਆਊਟ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਪਾਰਕ ਟੈਸਟਾਂ ਲਈ ਪਾਈਟੈਸਟ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਵਰਤਣ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਸਗੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ PySpark ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। 🚀
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ
- PySpark ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਪਾਰਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
- PySpark ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ SocketException ਗਲਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ .
- ਸਥਾਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ PySpark ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ: ਅਸਲੀ ਪਾਈਥਨ .
- ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ: ਡਾਟਾਬ੍ਰਿਕਸ ਸਪਾਰਕ ਗਾਈਡ .