ஸ்பார்க் சோதனைச்

Gabriel Martim

வெள்ளி, 15 நவம்பர், 2024 ’அன்று’ முற்பகல் 1:51:38

சோதனைச் சாவடி இருந்தபோதிலும் தொடர்ச்சியான தீப்பொறி தோல்விகளைச் சரிசெய்தல்

நீங்கள் Apache Spark உடன் பணிபுரிகிறீர்கள் என்றால், குறைந்தபட்சம் ஒரு முறையாவது "நிலை தோல்வி" என்ற பயங்கரமான பிழையை நீங்கள் சந்தித்திருக்கலாம். ஸ்பார்க் பரிந்துரைத்தபடி செக்பாயிண்டிங்-ஐச் செயல்படுத்திய பிறகும் நீங்கள் தொடர்ந்து இந்தச் சிக்கலைச் சந்திக்க நேரிடும். 😬 இது வெறுப்பாக உணரலாம், குறிப்பாக ஸ்பார்க் சோதனைச் சாவடியை வலியுறுத்துவது போல் தோன்றினாலும், சிக்கலைத் தீர்க்கத் தவறினால்!

ஸ்பார்க் வேலைகள் மாற்றுவதை உள்ளடக்கும் போது இந்த குறிப்பிட்ட பிழை பொதுவாக எழுகிறது, குறிப்பாக மறுபகிர்வு தேவைப்படும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில். சில டெவலப்பர்களுக்கு, இந்தச் சிக்கல் ஒரு இடைப்பட்ட பிழையாகக் காண்பிக்கப்படுகிறது, மேலும் அதைக் கண்காணிப்பதை கடினமாக்குகிறது. வழக்கமான பரிந்துரை "மறுபகிர்வுக்கு முன் RDD ஐ சரிபார்க்கவும்", ஆனால் அது தீர்க்கப்படாவிட்டால் நீங்கள் என்ன செய்வீர்கள்?

சமீபத்திய திட்டத்தில், நான் இந்த சரியான சூழ்நிலையை எதிர்கொண்டேன். எனது குறியீட்டில் ஸ்பார்க் பரிந்துரைத்த அனைத்தும் இருந்தன, செக்பாயிண்ட் டைரக்டரி அமைப்பதில் இருந்து RDD சோதனைச் சாவடி வரை, அதே பிழை தொடர்ந்து தோன்றும். பல சோதனைகள் மற்றும் பிழைகள் மற்றும் நிறைய ஏமாற்றங்களுக்குப் பிறகு, நான் இறுதியாக ஒரு தீர்வைக் கண்டுபிடித்தேன்.

இந்த வழிகாட்டி ஸ்பார்க்கின் சோதனைச் சாவடி மற்றும் மாற்றியமைக்கும் வழிமுறைகளின் நுணுக்கங்களுக்குள் மூழ்கி, இந்த பிழை ஏன் தொடர்கிறது மற்றும் அதை சரிசெய்ய நீங்கள் எடுக்கக்கூடிய படிகளைக் குறிப்பிடுகிறது. இந்த தீப்பொறி மர்மத்தை ஒன்றாக அவிழ்ப்போம்! 🔍

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
setCheckpointDir	சோதனைச் சாவடிகளைச் சேமிப்பதற்கான கோப்பகத்தை அமைக்கிறது. நம்பகமான மீட்பு புள்ளிகளை உருவாக்க ஸ்பார்க்கில் இன்றியமையாதது, குறிப்பாக வேலை தோல்விகளைத் தடுக்க பெரிய ஷஃபிள்களைக் கையாளும் போது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
checkpoint	ஒரு RDD சோதனைச் சாவடியைக் குறிக்கிறது, தவறு-சகிப்புத்தன்மைக்கான பரம்பரையை உடைத்து, RDD மறுபகிர்வு செய்யப்படும்போது அல்லது பல நிலைகளில் மீண்டும் பயன்படுத்தப்படும்போது மீள்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது.
repartition	பகிர்வுகள் முழுவதும் தரவை மறுபகிர்வு செய்கிறது. இந்த வழக்கில், இது ஒவ்வொரு பகிர்வின் அளவையும் குறைக்கிறது, இது ஷஃபிள் செயல்முறையை மேம்படுத்துகிறது, நினைவக சிக்கல்கள் மற்றும் நிலை தோல்விகளைக் குறைக்கிறது.
mapPartitions	ஒவ்வொரு பகிர்விலும் சுயாதீனமாக இயங்குகிறது, பிணைய மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது. பெரிய தரவுகளுடன் செயல்திறனை மேம்படுத்தி, ஒவ்வொரு பகிர்விலும் மாற்றங்களை திறம்பட பயன்படுத்த இங்கே பயன்படுத்தப்படுகிறது.
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK	தொடர்ந்து இருக்கும் RDDகளுக்கான சேமிப்பக அளவை வரையறுக்கிறது. இங்கே MEMORY_AND_DISK ஐப் பயன்படுத்துவது, தரவு நினைவகத்தில் தேக்ககப்படுத்தப்படுவதையும், தேவைப்பட்டால், வட்டில் எழுதப்படுவதையும், நினைவகப் பயன்பாடு மற்றும் தவறு சகிப்புத்தன்மையையும் சமநிலைப்படுத்துகிறது.
persist	திறமையான மறுபயன்பாட்டிற்காக RDD நினைவகம் அல்லது வட்டில் சேமிக்கிறது, ஸ்பார்க் வேலைகளை மேலும் உறுதிப்படுத்தவும், மறுகணக்கீடுகளைக் குறைக்கவும் சோதனைச் சாவடியுடன் இணைந்து பயன்படுத்தப்படுகிறது.
collect	RDD இன் அனைத்து கூறுகளையும் இயக்கிக்கு ஒருங்கிணைக்கிறது. முடிவுகளை சேகரிக்க மறுபகிர்வு மற்றும் மாற்றங்களுக்குப் பிறகு பயன்படுத்தப்பட்டது, ஆனால் நினைவக சுமைகளைத் தவிர்க்க எச்சரிக்கையுடன் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
parallelize	உள்ளூர் சேகரிப்பிலிருந்து ஒரு RDD ஐ உருவாக்குகிறது. மாதிரி தரவை உருவாக்க யூனிட் சோதனைகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும், வெளிப்புற தரவு மூலங்கள் இல்லாமல் ஸ்பார்க் செயலாக்கத்தை சோதிக்க அனுமதிக்கிறது.
assert	செயலாக்கத்திற்குப் பிறகு RDD இன் உள்ளடக்கத்தை உறுதிப்படுத்துவது போன்ற யூனிட் சோதனைகளில் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டைச் சரிபார்க்கிறது. சோதனைச் சூழல்களில் குறியீட்டின் சரியான தன்மையைச் சரிபார்க்க அவசியம்.

ஸ்பார்க் செக்பாயிண்டிங்கைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் நிலை தோல்விகளைத் தீர்ப்பதற்கான நிலைத்தன்மை

வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்டுகள் அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கில் ஒரு பொதுவான சிக்கலைச் சமாளிக்கின்றன, அங்கு சோதனைச் சாவடி பயன்படுத்தப்படும்போதும், "உறுதியற்ற" ஷஃபிள் வெளியீடுகளின் காரணமாக ஒரு ஸ்பார்க் வேலை தொடர்ந்து பிழையை எதிர்கொள்கிறது. இந்த சவால் பெரும்பாலும் ஸ்பார்க்கின் RDD (Resilient Distributed Dataset) மற்றும் ஸ்பார்க் எவ்வாறு பகிர்வுகளில் கணக்கீடுகளை செய்கிறது என்பவற்றுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது. முதல் ஸ்கிரிப்ட்டில், RDDகளின் பரம்பரையை உடைப்பதன் மூலம் ஸ்திரத்தன்மையைச் சேர்ப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஸ்பார்க்கின் சரிபார்ப்பு செயல்முறையைத் தொடங்குகிறோம். அமைப்பதன் மூலம் சோதனைச் சாவடி அடைவு உடன் setCheckpointDir கட்டளை, இந்த சோதனைச் சாவடிகளை வட்டில் எங்கு சேமிப்பது என்பது ஸ்பார்க்கிற்குத் தெரியும், எந்த நிலையும் தோல்வியுற்றால் தரவை மீண்டும் செயலாக்க ஒரு முக்கியமான பின்னடைவைச் சேர்க்கிறது. RDD இல் உள்ள சோதனைச் சாவடி கட்டளை, மறுபகிர்வுக்கு முன் பயன்படுத்தப்பட்டது, ஸ்பார்க்கிடம் அந்த குறிப்பிட்ட தரவு நிலையைச் சேமிக்கச் சொல்கிறது, இது மீட்புப் புள்ளியை உருவாக்குவதன் மூலம் ஸ்பார்க்கின் நினைவகத்தில் சுமையைக் குறைக்கிறது. 🎯

இருப்பினும், ஒரு சோதனைச் சாவடியைச் சேர்ப்பது எப்போதும் சிக்கலைத் தீர்க்காது என்பதால், ஸ்கிரிப்ட்களில் அடுத்த படியாக மறுபகிர்வு பயன்படுத்த வேண்டும். மறுபகிர்வு அதிக பகிர்வுகளில் தரவை விநியோகிப்பதன் மூலம் ஸ்பார்க்கின் சில செயலாக்க விகாரத்தைத் தணிக்க முடியும், ஆனால் சரியான சோதனைச் சாவடி இல்லாமல், அது அடிக்கடி நினைவக தேவைகளை அதிகரிக்க வழிவகுக்கிறது. எனவே, செக்பாயிண்டிங்கை மறுபகிர்வத்துடன் இணைப்பது ஸ்பார்க்கின் ஷஃபிள் செயல்பாடுகளை உறுதிப்படுத்த உதவும், குறிப்பாக தரவு மிகப் பெரியதாக இருக்கும் அல்லது பகிர்வுகளில் அதிக மாறுபாடுகளைக் கொண்டிருக்கும் சந்தர்ப்பங்களில். இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் சோதனைச் சாவடியை இணைப்பதன் மூலம் இதை மேம்படுத்துகிறது விடாமுயற்சி, MEMORY_AND_DISK ஐ சேமிப்பக நிலையாகப் பயன்படுத்துகிறது, இது ஸ்பார்க்கை நினைவகத்தில் தரவை வைத்திருக்கவும், வட்டு இடத்தை காப்புப்பிரதியாகப் பயன்படுத்தவும் வழிநடத்துகிறது. நினைவகத்தில் முழுமையாகப் பொருத்த முடியாத அளவுக்கு தரவு மிகப் பெரியதாக இருக்கும் போது இந்த அணுகுமுறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஸ்பார்க் தரவை நடுநிலைக் கணக்கீட்டை இழக்காது என்பதை உறுதிப்படுத்துகிறது.

பயன்படுத்தி வரைபட பகிர்வுகள் இரண்டு ஸ்கிரிப்ட்களிலும் உள்ள கட்டளையும் மூலோபாயமானது. ஸ்பார்க்கில், பகிர்வுகள் முழுவதும் மாற்றங்களைக் கையாளும் போது வரைபடத்தை விட வரைபடப் பகிர்வுகள் மிகவும் திறமையானவை, ஏனெனில் இது ஒரு முழு பகிர்வையும் ஒரே நேரத்தில் செயலாக்குகிறது. இது ஸ்பார்க் செய்ய வேண்டிய அழைப்புகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பதன் மூலம் நெட்வொர்க் மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது, இது அதிக அளவு தரவு செயல்பாடுகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க ஊக்கமாக இருக்கும். ஒரு முழு கோப்பையும் வரிக்கு வரியாகச் செயலாக்குவது என்று நினைத்துப் பாருங்கள்: குறைவான அழைப்புகள் குறைவான செயலாக்க நேரத்தைக் குறிக்கும், இது வரைபடப் பகிர்வுகளை மீண்டும் செயல்படுவதற்கான சிறந்த தேர்வாக மாற்றுகிறது. இங்கே, தனிப்பயன் மாற்றங்களைக் கையாள இது பயன்படுகிறது, கூடுதல் சிக்கல்களைத் தூண்டாமல், தரவு சேகரிப்புக்குத் தயாராக இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது.

இந்த செயல்பாடுகள் ஒவ்வொன்றின் நிலைத்தன்மையையும் சோதிப்பதன் முக்கியத்துவத்தை மிகைப்படுத்த முடியாது, அங்குதான் யூனிட் சோதனைகள் வருகின்றன. இந்தச் சோதனைகள் வெவ்வேறு உள்ளமைவுகளில் எதிர்பார்த்தபடி ஸ்பார்க் வேலை செய்கிறது என்பதைச் சரிபார்க்கிறது. போன்ற சோதனைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் வலியுறுத்துகின்றனர், டெவலப்பர்கள் சோதனைச் சாவடி மற்றும் மறுபகிர்வு ஆகியவை RDD செயலாக்கத்தை திறம்பட உறுதிப்படுத்தியுள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்கலாம், குறியீடு வெவ்வேறு தரவு சுமைகளின் கீழ் மீள்தன்மையுடன் இருப்பதை உறுதிசெய்வதற்கான முக்கிய படியாகும். நீங்கள் பெரிய தரவு அல்லது இடைப்பட்ட ஸ்பார்க் தோல்விகளைச் சமாளித்தாலும், இந்த அணுகுமுறைகள் "நிச்சயமற்ற" பிழைகள் மீண்டும் நிகழாமல் தடுக்க மிகவும் வலுவான வழியை வழங்குகின்றன, இது உங்களுக்கு மிகவும் நம்பகமான மற்றும் திறமையான ஸ்பார்க் வேலையை வழங்குகிறது. 🚀

அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கில் செக்பாயிண்டிங் மூலம் நிச்சயமற்ற ஷஃபிள் நிலை தோல்விகளைக் கையாளுதல்

RDD சோதனைச் சாவடியை நிர்வகிப்பதற்கும் ஷஃபிள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துவதற்கும் பின்தளத்தில் ஸ்பார்க் சூழலில் ஸ்கலாவைப் பயன்படுத்துதல்.

// 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()

மாற்று அணுகுமுறை: ஷஃபிள் சிக்கல்களைக் குறைக்க பெர்சிஸ்ட் மற்றும் சோதனைச் சாவடியை ஒன்றாகப் பயன்படுத்துதல்

நிலை நிலைத்தன்மையை மேம்படுத்த, சோதனைச் சாவடியுடன் விடாமுயற்சியைக் கையாள Spark Scala API ஐப் பயன்படுத்துதல்.

// 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()

அலகு சோதனைகளுடன் ஸ்பார்க் RDD நிலைத்தன்மைக்கான சோதனை

ScalaTest ஐப் பயன்படுத்தி ஸ்பார்க் RDD செயலாக்கம் மற்றும் வெவ்வேறு உள்ளமைவுகளின் கீழ் சோதனைச் சாவடியைச் சரிபார்க்கவும்.

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()
    }
}

மேம்பட்ட செக்பாயிண்டிங் நுட்பங்களுடன் ஸ்பார்க்கின் ஷஃபிள் ஸ்டேஜ் தோல்விகளைச் சமாளித்தல்

அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கில், ஷஃபிள் செயல்பாடுகளைக் கையாள்வது பெரும்பாலும் சவாலானது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்கும்போது. ஒரு ஸ்பார்க் வேலைக்கு தரவை மறுபகிர்வு செய்ய வேண்டியிருக்கும் போது, ஷஃபிள் செயல்முறை நிகழ்கிறது, இது கணுக்கள் முழுவதும் தரவை மறுபகிர்வு செய்கிறது. சுமை சமநிலைக்கு இது மிகவும் அவசியம் ஆனால் பொதுவான பிழையை ஏற்படுத்தலாம்: "குறிப்பிட முடியாத வெளியீட்டுடன் வரைபடத்தின் நிலையை மாற்றவும்." ஸ்பார்க் ஒரு நிலையான ஷஃபிளைச் சார்ந்திருப்பதால் சிக்கல் எழுகிறது, இருப்பினும் ஷஃபிள் கட்டத்தில் ஏதேனும் உறுதியின்மை வேலை தோல்வியடையச் செய்கிறது, ஏனெனில் ஸ்பார்க்கால் அந்த நிலைகளை முழுமையாகப் பின்வாங்கி மீண்டும் முயற்சிக்க முடியாது. RDD இல் சோதனைச் சாவடியைச் சேர்ப்பது, கோட்பாட்டில், சார்பு வரிசையை உடைத்து, ஸ்பார்க்கிற்கு மிகவும் நிலையான மீட்புப் புள்ளிகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

இருப்பினும், அடிப்படை சோதனைச் சாவடி எப்போதும் இந்த சிக்கலை தீர்க்காது. மிகவும் உறுதியான தீர்வுக்கு, டெவலப்பர்கள் அடிக்கடி நிலைத்தன்மை மற்றும் சரிபார்ப்பு உத்திகளை இணைக்கிறார்கள். இரண்டு நுட்பங்களையும் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வரையறுக்கப்பட்ட சோதனைச் சாவடியைக் கொண்டிருக்கும்போது, ஸ்பார்க் நினைவகம் அல்லது வட்டில் தரவைச் சேமிக்க முடியும். இது ஒவ்வொரு ஷஃபிள் நிலையிலும் கணக்கீட்டு சுமையை குறைக்கிறது மற்றும் தோல்வி ஏற்பட்டால் மீட்டெடுப்பதற்கான பின்னடைவை உருவாக்குகிறது. இந்த வேலையை திறம்பட செய்ய, அமைக்கவும் StorageLevel.MEMORY_AND_DISK நினைவகத்தை ஓவர்லோட் செய்யாமல் ஸ்பார்க்கில் போதுமான ஆதாரங்கள் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. ஒவ்வொரு பகிர்விலும் தனித்தனியாக வேலை செய்ய வரைபடப் பகிர்வுகளை சேர்ப்பது, ஒவ்வொரு மறுமுயற்சியிலும் முழு RDD ஐ மறுமதிப்பீடு செய்வதைத் தவிர்க்க உதவுகிறது, இது பெரிய தரவு செயலாக்க வேலைகளில் செயல்திறனுக்கு இன்றியமையாததாகும். 🚀

கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மற்றொரு நுட்பம், RDD அல்லாத தரவை அனைத்து முனைகளுடனும் பகிர்ந்து கொள்ள ஒளிபரப்பு மாறி ஐப் பயன்படுத்துவதாகும். பிராட்காஸ்ட் மாறிகள் நெட்வொர்க் அழைப்புகளைக் குறைக்கின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு முனைக்கும் டிரைவரிடமிருந்து ஒவ்வொரு முனை கோரிக்கைத் தரவையும் திரும்பத் திரும்பப் பெறுவதற்குப் பதிலாக, தேவையான தரவின் உள்ளூர் நகலை வழங்குவதன் மூலம் ஷஃபிள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்த உதவுகிறது. கலக்கும் போது பகிர்வுகளில் தேவையான குறிப்பு தரவு இருந்தால் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இறுதியில், ஸ்பார்க்கில் இந்த சோதனைச் சாவடி உத்திகளை மாஸ்டர் செய்வது உங்கள் பயன்பாட்டின் நம்பகத்தன்மை மற்றும் வேகத்தில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும்.

தொடர்ச்சியான ஸ்பார்க் செக் பாயிண்டிங் பிழைகளைத் தீர்ப்பதில் அத்தியாவசியமான கேள்விகள்

ஸ்பார்க் ஏன் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கிறது checkpointing கலக்கல் தோல்விகளைத் தீர்க்கவா?
சோதனைச் சாவடி RDD பரம்பரையை உடைக்கிறது, இது தோல்வியின் போது முழு வம்சாவளியின் மறுகணிப்பையும் தடுக்க உதவுகிறது, நினைவக சுமைகளை குறைக்கிறது மற்றும் ஷஃபிள்களில் தவறு சகிப்புத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது.
எப்படி செய்கிறது repartition ஸ்பார்க் வேலைகளை பாதிக்குமா?
மறுபகிர்வு தரவுகளை மறுபகிர்வு செய்கிறது, மேலும் பகிர்வுகளில் சமநிலைப்படுத்துகிறது. இது நினைவக சுமையை குறைக்கும் அதே வேளையில், இது ஷஃபிள் செயல்பாடுகளையும் அதிகரிக்கிறது, எனவே கவனமாக சோதனை அல்லது நிலைத்தன்மை தேவை.
என்ன வித்தியாசம் checkpoint மற்றும் persist?
செக்பாயிண்டிங் வட்டுக்கு RDD தரவை எழுதுகிறது, இது முழு பரம்பரை முறிவை அனுமதிக்கிறது, அதேசமயம் தொடர்வது பரம்பரையை உடைக்காமல் தற்காலிகமாக நினைவகம் அல்லது வட்டில் தரவைச் சேமிக்கிறது. தரவுகளை நிலைப்படுத்த இரண்டும் ஒன்றாகப் பயன்படுகின்றன.
நான் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் mapPartitions முடிந்துவிட்டது map ஸ்பார்க் வேலைகளில்?
முழு பகிர்வுகளையும் மாற்றும் போது வரைபடப் பகிர்வுகள் விரும்பத்தக்கது, ஏனெனில் இது ஒவ்வொரு பகிர்வையும் ஒட்டுமொத்தமாக செயலாக்குவதன் மூலம் பிணைய மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது, இது ஒவ்வொரு பதிவையும் தனித்தனியாகச் செயலாக்குவதை விட திறமையானது.
சோதனைச் சாவடி இருந்தபோதிலும் ஸ்பார்க் வேலைகள் ஏன் "நிச்சயமற்ற வெளியீடு" தோல்வியடைகின்றன?
ஷஃபிள் தீர்மானிக்கப்படாத செயல்பாடுகளைச் சார்ந்து இருந்தால் அல்லது தெளிவான பரம்பரை வெட்டு இல்லை என்றால் இது வழக்கமாக நடக்கும். சோதனைச் சாவடியுடன் persist ஐப் பயன்படுத்துதல் அல்லது ஷஃபிள் பகிர்வுகளைச் சரிசெய்தல் அதைத் தணிக்க முடியும்.
சேர்க்க முடியும் broadcast variables ஸ்பார்க் ஷஃபிள் சிக்கல்களுக்கு உதவவா?
ஆம், ஒளிபரப்பு மாறிகள் முனைகள் முழுவதும் தரவுப் பகிர்வை மேம்படுத்துகிறது, மீண்டும் மீண்டும் தரவு பெறுவதைக் குறைக்கிறது, இது பிணைய சுமையைக் குறைப்பதன் மூலம் ஷஃபிள் செயல்பாடுகளை உறுதிப்படுத்துகிறது.
என்ன பாத்திரம் செய்கிறது StorageLevel.MEMORY_AND_DISK ஸ்பார்க்கில் விளையாடவா?
MEMORY_AND_DISK ஐப் பயன்படுத்துவது, நினைவகத்தில் தரவைச் சேமிப்பதற்கும், தேவைக்கேற்ப வட்டில் பாய்வதற்கும் ஸ்பார்க்கைச் செயல்படுத்துகிறது, நினைவக வளங்கள் தீர்ந்துவிடாமல் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுவதற்கு ஏற்ற அமைப்பாகும்.
ஷஃபிள் மற்றும் சோதனைச் சாவடியை மேம்படுத்த குறிப்பிட்ட உள்ளமைவுகள் உள்ளதா?
ஆம், சரிசெய்தல் spark.sql.shuffle.partitions மற்றும் MEMORY_AND_DISK ஐப் பயன்படுத்துவது பெரிய வேலைகளில் ஷஃபிள் செயல்முறைகளை உறுதிப்படுத்த உதவும்.
உள்ளது collect மறுபகிர்வுக்குப் பிறகு பயன்படுத்துவது பாதுகாப்பானதா?
இறுதி தரவுத்தொகுப்பு சிறியதாக இருந்தால் மட்டுமே அது பாதுகாப்பானது. இல்லையெனில், இது அனைத்து தரவையும் இயக்கி முனையில் ஒருங்கிணைப்பதால் நினைவக சுமைக்கு வழிவகுக்கும். பெரிய தரவுகளுக்கு, போன்ற செயல்களைப் பயன்படுத்தவும் foreachPartition.
ஷஃபிள் சம்பந்தப்பட்ட ஸ்பார்க் வேலைகளை யூனிட் சோதனை செய்வதை நான் ஏன் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்?
யூனிட் சோதனைகள் ஸ்பார்க் மாற்றங்கள் மற்றும் தரவு சுமைகள் முழுவதும் சோதனைச் சாவடி நிலைத்தன்மையை சரிபார்க்கிறது, வெவ்வேறு உள்ளமைவுகளின் கீழும் ஸ்பார்க் நம்பகத்தன்மையுடன் செயல்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

ஸ்பார்க் சோதனைச் சாவடிச் சவால்களைத் தீர்ப்பது: முக்கியப் போக்குகள்

ஸ்பார்க்கின் சோதனைச் சாவடி நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், ஷஃபிள் செயல்பாடுகள் உகந்ததாக இல்லை என்றால் தொடர்ந்து பிழைகள் ஏற்படலாம். இணைத்தல் சோதனைச் சாவடி உடன் விடாமுயற்சி மற்றும் MEMORY_AND_DISK போன்ற உள்ளமைவுகளைப் பயன்படுத்துவது, அதிக சுமைகள் இல்லாமல் தரவை சிறப்பாக நிர்வகிக்க ஸ்பார்க் உதவுகிறது.

நிலையான ஸ்பார்க் வேலைகளுக்கு, பிராட்காஸ்ட் மாறிகள், மறுபகிர்வு ட்யூனிங் மற்றும் யூனிட் டெஸ்டிங் போன்ற கூடுதல் நுட்பங்களை ஆராய்ந்து, ஒரு சீரான செயலாக்க பணிப்பாய்வுகளை உறுதிப்படுத்தவும். இந்த அணுகுமுறைகள் தரவு ஒருமைப்பாடு மற்றும் செயல்திறன் ஆகிய இரண்டையும் மேம்படுத்துகிறது, சிக்கலான தரவு செயல்பாடுகளுடன் கூட ஸ்பார்க் வேலைகளை வெற்றிகரமாக முடிக்க அனுமதிக்கிறது. 👍

ஸ்பார்க் சோதனைச் சாவடி தீர்வுகளுக்கான ஆதாரங்கள் மற்றும் குறிப்புகள்

விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் சூழல்களில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறம்பட நிர்வகிப்பதற்கான ஸ்பார்க் சோதனைச் சாவடி, நிலைத்தன்மை மற்றும் ஷஃபிள் வழிமுறைகளை விளக்குகிறது: அப்பாச்சி ஸ்பார்க் RDD நிரலாக்க வழிகாட்டி .
ஷஃபிள் செயல்பாடுகள் தொடர்பான பொதுவான ஸ்பார்க் பிழைகளின் விவரங்கள், சோதனைச் சாவடி எவ்வாறு நிலை தோல்விகளைத் தணிக்க உதவும் என்பதைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது: ஸ்பார்க்கில் சோதனைச் சாவடிகளைப் புரிந்துகொள்வது .
பெரிய அளவிலான RDD செயலாக்கத்திற்கான MEMORY_AND_DISK சேமிப்பகத்தின் நன்மைகள் உட்பட, Spark இன் நிலைத்தன்மை மற்றும் சேமிப்பக நிலைகளை சரிசெய்வதற்கான வழிகாட்டுதலை வழங்குகிறது: திறம்பட டியூனிங் ஸ்பார்க் நிலைத்தன்மை .

ஸ்பார்க் சோதனைச் சாவடி சிக்கல்: சோதனைச் சாவடிகளைச் சேர்த்த பிறகும் ஏன் பிழைகள் தொடர்கின்றன