PySpark இன் பணியில்

Daniel Marino

செவ்வாய், 19 நவம்பர், 2024 ’அன்று’ முற்பகல் 5:02:19

PySpark சரிசெய்தல்: பொதுவான அமைவு பிழைகளை சமாளித்தல்
PySpark உடன் தொடங்குவது உற்சாகமாக உணரலாம், ஆனால் ஆரம்பத்தில் இருந்தே பிழைகளை எதிர்கொள்வது வருத்தமளிக்கும், குறிப்பாக உங்கள் குறியீடு எதிர்பார்த்தபடி இயங்காதபோது. "நிலை 0.0 இல் பணி 0.0 இல் விதிவிலக்கு" என்ற பிரபலமற்ற ஒரு பிழையானது அத்தகைய பிழையாகும். 🔧
நீங்கள் ஒரு அடிப்படை PySpark ஸ்கிரிப்டை சோதிக்க முயற்சிக்கும் போது இந்த பிழை பொதுவாக தோன்றும், பதிவு செய்திகள் மற்றும் ஸ்டேக் ட்ரேஸ்களின் ஒரு கடினமான சுவரை எதிர்கொள்ள மட்டுமே. பெரும்பாலான சந்தர்ப்பங்களில், இது ஒரு "இணைப்பு மீட்டமைப்பு" செய்தியுடன் SocketException ஐ உள்ளடக்கியது, அதை விளக்குவது கடினமாக இருக்கலாம், சரி செய்யாமல் இருக்கட்டும்.
ஸ்பார்க்குடன், சிறிய இணைப்புச் சிக்கல்கள் அல்லது உள்ளமைவுப் பொருத்தமின்மைகள் கூட சிக்கலானதாகத் தோன்றும் விதிவிலக்குகளைத் தரலாம், குறிப்பாக நீங்கள் கட்டமைப்பிற்குப் புதியவராக இருந்தால். மென்மையான PySpark செயல்பாட்டிற்கு அடிப்படை காரணங்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது.
இந்த வழிகாட்டியில், இந்தப் பிழையின் அர்த்தம் என்ன, அது ஏன் நிகழ்கிறது மற்றும் உங்கள் PySpark பயணத்தைத் தொடங்கினாலும், அதை எவ்வாறு திறம்படச் சமாளிப்பது என்பதைப் பற்றி நாங்கள் முழுக்குவோம். உங்கள் ஸ்பார்க் சூழலைப் பெறுவோம்! 🚀

கட்டளை பயன்பாட்டின் உதாரணம்

spark.config("spark.network.timeout", "10000s") இது ஸ்பார்க்கில் நெட்வொர்க் டைம்அவுட் அமைப்பை நீண்ட காலத்திற்கு உள்ளமைக்கிறது, இது இணைப்பு நிலைப்புத்தன்மை சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது நீண்டகாலமாக இயங்கும் பணிகளின் போது அல்லது நெட்வொர்க் தாமதம் அதிகமாக இருக்கும்போது ஸ்பார்க்கைத் தடுக்கிறது.

spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s") ஸ்பார்க்கின் இயக்கி மற்றும் செயல்படுத்துபவருக்கு இடையே இதயத்துடிப்பு செய்திகளுக்கு நீண்ட இடைவெளியை அமைக்கிறது. இந்த கட்டளை அடிக்கடி துண்டிக்கப்படுதல் அல்லது கூறுகளுக்கிடையேயான தகவல்தொடர்பு தோல்விகளைத் தவிர்க்க உதவுகிறது, குறிப்பாக சாத்தியமான நெட்வொர்க் குறுக்கீடுகள் உள்ள சூழல்களில் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

pytest.fixture(scope="module") ஒரு தொகுதிக்குள் உள்ள அனைத்து சோதனைச் செயல்பாடுகளுக்கும் ஒரு ஸ்பார்க் அமர்வை அமைக்கும் மற்றும் கிழிக்கும் பைடெஸ்டில் உள்ள ஒரு அங்கத்தை வரையறுக்கிறது. "தொகுதி" நோக்கம் ஸ்பார்க் அமர்வு சோதனைகள் முழுவதும் மீண்டும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, அமைவு நேரம் மற்றும் நினைவகப் பயன்பாட்டைக் குறைக்கிறது.

traceback.print_exc() விதிவிலக்கின் முழுமையான ட்ரேஸ்பேக்கை அச்சிடுகிறது. சிக்கலான பிழைகளை பிழைத்திருத்துவதற்கு இது அவசியம், ஏனெனில் இது பிழை எங்கு ஏற்பட்டது என்பதற்கான விரிவான தடயத்தை வழங்குகிறது, மேலும் மூல காரணத்தை எளிதாகக் கண்டறிய உதவுகிறது.

assert df.count() == 3 DataFrame இல் சரியாக மூன்று வரிசைகள் உள்ளதா என சரிபார்க்கிறது, இது DataFrame இன் கட்டமைப்பு மற்றும் உள்ளடக்கத்திற்கான அடிப்படை சரிபார்ப்பாக செயல்படுகிறது. யூனிட் சோதனையின் போது தரவு ஒருமைப்பாட்டை உறுதிப்படுத்த இது பயன்படுகிறது.

yield spark ஒரு பைடெஸ்ட் ஃபிக்ச்சரில், மகசூல் ஒரு ஸ்பார்க் அமர்வுடன் சோதனையை இயக்கவும், பின்னர் சுத்தம் செய்வதை (அமர்வை நிறுத்தவும்) அனுமதிக்கிறது. இது ஒவ்வொரு தொகுதிச் சோதனைக்குப் பிறகும் வளங்களைச் சுத்தம் செய்வதை உறுதிசெய்கிறது, நினைவகச் சிக்கல்களைத் தடுக்கிறது.

exit(1) ஒரு முக்கியமான பிழை ஏற்படும் போது பூஜ்ஜியமற்ற நிலைக் குறியீட்டுடன் ஸ்கிரிப்ட் வெளியேறுகிறது, நிரல் எதிர்பாராதவிதமாக நிறுத்தப்பட்டதைக் குறிக்கிறது. தோல்விகளைக் கண்டறிய வெளியேறும் குறியீடுகளைக் கண்காணிக்கும் தானியங்கி ஸ்கிரிப்டுகள் அல்லது பைப்லைன்களுக்கு இது உதவியாக இருக்கும்.

filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30) "வயது" நெடுவரிசையின் அடிப்படையில் டேட்டாஃப்ரேமிற்கு வடிப்பானைப் பயன்படுத்துகிறது, வயது 30ஐத் தாண்டிய வரிசைகளை மட்டும் மீட்டெடுக்கிறது. இது தரவு மாற்றத்திற்கான அடிப்படைச் செயலான பைஸ்பார்க்கின் வடிகட்டுதல் திறனைக் காட்டுகிறது.

@pytest.fixture(scope="module") பைடெஸ்டில் உள்ள ஒரு அலங்கரிப்பாளர், இது ஒரு சாதனத்தின் நோக்கத்தைக் குறிப்பிடுகிறது. அதை "தொகுதி" என அமைப்பதன் மூலம், ஒரு தொகுதிக்கு ஒருமுறை ஃபிக்ஸ்ச்சர் துவக்கப்படும், இது ஒவ்வொரு சோதனைக்கும் மீண்டும் மீண்டும் அமைதல் மற்றும் டீர்டவுன் செயல்முறைகளைக் குறைப்பதன் மூலம் சோதனையை மேம்படுத்துகிறது.

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
spark.config("spark.network.timeout", "10000s")	இது ஸ்பார்க்கில் நெட்வொர்க் டைம்அவுட் அமைப்பை நீண்ட காலத்திற்கு உள்ளமைக்கிறது, இது இணைப்பு நிலைப்புத்தன்மை சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது நீண்டகாலமாக இயங்கும் பணிகளின் போது அல்லது நெட்வொர்க் தாமதம் அதிகமாக இருக்கும்போது ஸ்பார்க்கைத் தடுக்கிறது.
spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s")	ஸ்பார்க்கின் இயக்கி மற்றும் செயல்படுத்துபவருக்கு இடையே இதயத்துடிப்பு செய்திகளுக்கு நீண்ட இடைவெளியை அமைக்கிறது. இந்த கட்டளை அடிக்கடி துண்டிக்கப்படுதல் அல்லது கூறுகளுக்கிடையேயான தகவல்தொடர்பு தோல்விகளைத் தவிர்க்க உதவுகிறது, குறிப்பாக சாத்தியமான நெட்வொர்க் குறுக்கீடுகள் உள்ள சூழல்களில் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
pytest.fixture(scope="module")	ஒரு தொகுதிக்குள் உள்ள அனைத்து சோதனைச் செயல்பாடுகளுக்கும் ஒரு ஸ்பார்க் அமர்வை அமைக்கும் மற்றும் கிழிக்கும் பைடெஸ்டில் உள்ள ஒரு அங்கத்தை வரையறுக்கிறது. "தொகுதி" நோக்கம் ஸ்பார்க் அமர்வு சோதனைகள் முழுவதும் மீண்டும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, அமைவு நேரம் மற்றும் நினைவகப் பயன்பாட்டைக் குறைக்கிறது.
traceback.print_exc()	விதிவிலக்கின் முழுமையான ட்ரேஸ்பேக்கை அச்சிடுகிறது. சிக்கலான பிழைகளை பிழைத்திருத்துவதற்கு இது அவசியம், ஏனெனில் இது பிழை எங்கு ஏற்பட்டது என்பதற்கான விரிவான தடயத்தை வழங்குகிறது, மேலும் மூல காரணத்தை எளிதாகக் கண்டறிய உதவுகிறது.
assert df.count() == 3	DataFrame இல் சரியாக மூன்று வரிசைகள் உள்ளதா என சரிபார்க்கிறது, இது DataFrame இன் கட்டமைப்பு மற்றும் உள்ளடக்கத்திற்கான அடிப்படை சரிபார்ப்பாக செயல்படுகிறது. யூனிட் சோதனையின் போது தரவு ஒருமைப்பாட்டை உறுதிப்படுத்த இது பயன்படுகிறது.
yield spark	ஒரு பைடெஸ்ட் ஃபிக்ச்சரில், மகசூல் ஒரு ஸ்பார்க் அமர்வுடன் சோதனையை இயக்கவும், பின்னர் சுத்தம் செய்வதை (அமர்வை நிறுத்தவும்) அனுமதிக்கிறது. இது ஒவ்வொரு தொகுதிச் சோதனைக்குப் பிறகும் வளங்களைச் சுத்தம் செய்வதை உறுதிசெய்கிறது, நினைவகச் சிக்கல்களைத் தடுக்கிறது.
exit(1)	ஒரு முக்கியமான பிழை ஏற்படும் போது பூஜ்ஜியமற்ற நிலைக் குறியீட்டுடன் ஸ்கிரிப்ட் வெளியேறுகிறது, நிரல் எதிர்பாராதவிதமாக நிறுத்தப்பட்டதைக் குறிக்கிறது. தோல்விகளைக் கண்டறிய வெளியேறும் குறியீடுகளைக் கண்காணிக்கும் தானியங்கி ஸ்கிரிப்டுகள் அல்லது பைப்லைன்களுக்கு இது உதவியாக இருக்கும்.
filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30)	"வயது" நெடுவரிசையின் அடிப்படையில் டேட்டாஃப்ரேமிற்கு வடிப்பானைப் பயன்படுத்துகிறது, வயது 30ஐத் தாண்டிய வரிசைகளை மட்டும் மீட்டெடுக்கிறது. இது தரவு மாற்றத்திற்கான அடிப்படைச் செயலான பைஸ்பார்க்கின் வடிகட்டுதல் திறனைக் காட்டுகிறது.
@pytest.fixture(scope="module")	பைடெஸ்டில் உள்ள ஒரு அலங்கரிப்பாளர், இது ஒரு சாதனத்தின் நோக்கத்தைக் குறிப்பிடுகிறது. அதை "தொகுதி" என அமைப்பதன் மூலம், ஒரு தொகுதிக்கு ஒருமுறை ஃபிக்ஸ்ச்சர் துவக்கப்படும், இது ஒவ்வொரு சோதனைக்கும் மீண்டும் மீண்டும் அமைதல் மற்றும் டீர்டவுன் செயல்முறைகளைக் குறைப்பதன் மூலம் சோதனையை மேம்படுத்துகிறது.

PySpark இணைப்புப் பிழைகளைப் புரிந்துகொண்டு சரிசெய்தல்

நாங்கள் உருவாக்கிய முதல் ஸ்கிரிப்ட் ஒரு அடிப்படை SparkSession ஐ அமைத்து DataFrame ஐ உருவாக்குகிறது. இந்த அமைப்பு பெரும்பாலும் PySpark நிறுவலைச் சரிபார்ப்பதற்கான ஆரம்பப் படியாகும். ஒரு குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுப் பெயருடன் SparkSession ஐ உருவாக்குவதன் மூலம், Spark பயன்பாட்டை துவக்கி, Spark செயல்பாடுகளை நிர்வகிப்பதற்கான நுழைவாயிலைத் திறக்கிறோம். பைதான் சூழல் மற்றும் ஸ்பார்க் பின்தளத்திற்கு இடையேயான தகவல்தொடர்புக்கு இந்த நுழைவாயில் மிகவும் முக்கியமானது. இந்தச் செயல்பாட்டில் ஏதேனும் தோல்விகள் எளிதில் கண்டறியப்படுவதை உறுதிசெய்ய, முழுமையான பிழை ட்ரேஸ்பேக்கை வெளியிடுவதற்கு `traceback.print_exc()` கட்டளையைப் பயன்படுத்தினோம். எடுத்துக்காட்டாக, உள்ளமைவுப் பிழை அல்லது லைப்ரரி இல்லாத காரணத்தால் ஸ்பார்க் துவக்க முடியவில்லை என்றால், இந்த ட்ரேஸ் சரியாக எங்கு தோல்வி ஏற்பட்டது என்பதைக் காட்டுகிறது, இது சிக்கலைத் தீர்ப்பதை எளிதாக்குகிறது🔍.

அமர்வை அமைத்த பிறகு, "பெயர்" மற்றும் "வயது" நெடுவரிசைகளுடன் அடிப்படை தரவு வரிசைகளைக் குறிக்கும் சோதனைத் தரவுகளுடன் டேட்டாஃப்ரேமை உருவாக்க ஸ்கிரிப்ட் தொடர்கிறது. இந்த எளிய தரவுத்தொகுப்பு அத்தியாவசிய DataFrame செயல்பாடுகளை சோதிக்க அனுமதிக்கிறது. குறிப்பாக, DataFrame இன் உள்ளடக்கங்களை அச்சிட `df.show()` ஐப் பயன்படுத்துகிறோம், தரவு ஸ்பார்க்கில் சரியாக ஏற்றப்பட்டதா என்பதைச் சரிபார்க்கிறது. இணைப்புச் சிக்கல் ஏற்பட்டால், Spark ஆல் இந்தச் செயலை முடிக்க முடியாமல் போகலாம், மேலும் "SocketException" அல்லது "Connection Reset" போன்ற பிழைகள் கொடுக்கப்பட்ட பிழைச் செய்தியில் காட்டப்படும். கூடுதலாக, நிஜ உலக சூழ்நிலையில் தரவு செயலாக்கம் எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படும் என்பதை நிரூபிக்கும் வகையில், வயதின் அடிப்படையில் பதிவுகளை மீட்டெடுக்க வடிப்பானைப் பயன்படுத்துகிறோம்.

SparkSession அமைப்பு மற்றும் DataFrame செயல்பாடுகள் சரியாகச் செயல்படுகின்றனவா என்பதைச் சரிபார்க்க, இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் யூனிட் சோதனை ஐ பைடெஸ்ட் கட்டமைப்புடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. ஸ்பார்க் வேலைகள் வெவ்வேறு உள்ளமைவுகள் அல்லது கிளஸ்டர்களில் இயங்க வேண்டிய திட்டங்களுக்கு இது மிகவும் மதிப்புமிக்கது, ஏனெனில் இது தேவையான ஸ்பார்க் கூறுகள் எதிர்பார்த்தபடி துவக்கப்படுவதை சரிபார்க்க சோதனையை தானியங்குபடுத்துகிறது. பைடெஸ்ட் ஃபிக்ச்சரில் `விளைச்சல்` ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஒரு சோதனைத் தொகுதிக்கு ஒருமுறை மட்டுமே SparkSession உருவாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்கிறோம், நினைவகப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்தி, சோதனைச் செயலாக்க நேரத்தைக் குறைக்கிறோம். வரையறுக்கப்பட்ட வளங்களைக் கொண்ட சூழல்களுக்கு அல்லது பல சோதனைத் தொகுப்புகளைத் தொடர்ந்து இயக்கும்போது இது மிகவும் முக்கியமானது. 🧪

இறுதி ஸ்கிரிப்ட்டில், ஸ்பார்க்கின் உள்ளமைவு விருப்பங்கள் மூலம் நெட்வொர்க் ஸ்திரத்தன்மையை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தினோம். `spark.network.timeout` மற்றும் `spark.executor.heartbeatInterval` போன்ற கட்டளைகள் ஸ்பார்க் செயல்பாடுகளின் போது, குறிப்பாக விநியோகிக்கப்பட்ட அமைப்பில் ஏற்படக்கூடிய பிணைய முரண்பாடுகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. காலக்கெடுவை நீட்டிப்பதன் மூலம், மெதுவான நெட்வொர்க் மறுமொழி நேரங்கள் காரணமாக ஸ்பார்க் செயல்முறைகள் முன்கூட்டியே துண்டிக்கப்படும் சிக்கல்களைத் தணிக்கிறோம். நெட்வொர்க் லேக் அல்லது வள ஏற்ற இறக்கங்களுக்கு வாய்ப்புள்ள சூழல்களில் இந்த அமைப்பு நன்மை பயக்கும், ஏனெனில் இது ஸ்பார்க் நிர்வாகிகள் தங்கள் பணிகளை முடிக்கும் வரை இயங்க வைக்கிறது, அடிக்கடி இணைப்பு மீட்டமைப்பைத் தவிர்க்கிறது. இந்த கட்டமைப்பு வளர்ச்சி மற்றும் உற்பத்தி சூழல்கள் இரண்டிற்கும் இன்றியமையாததாக இருக்கலாம், ஸ்பார்க் பயன்பாடுகள் நெட்வொர்க் மாறுபாட்டிற்கு மீள்தன்மையுடன் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

PySpark ஐ சரிசெய்தல்: "நிலை 0.0 இல் பணி 0.0 இல் விதிவிலக்கு" பிழைகளைக் கையாளுதல்

பிழை கையாளுதலுடன் ஸ்பார்க் அமர்வை அமைக்க மற்றும் சரிபார்க்க PySpark ஐப் பயன்படுத்தி பைதான் பின்-இறுதி ஸ்கிரிப்ட்

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.")

மாற்று தீர்வு: ஸ்பார்க் சுற்றுச்சூழல் மற்றும் டேட்டாஃப்ரேம் செயல்பாடுகளை சரிபார்க்க அலகு சோதனை

PySpark அமர்வு மற்றும் DataFrame சரிபார்ப்புக்கான பைட்டஸ்ட் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி பைதான் ஸ்கிரிப்ட்

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

தீர்வு: உயர்-கிடைக்கக்கூடிய உகந்த SparkSession கட்டமைப்பு

PySpark இல் மேம்படுத்தப்பட்ட பிணைய நிலைத்தன்மைக்கான கட்டமைப்பு அமைப்புகளுடன் பைதான் ஸ்கிரிப்ட்

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()

பைஸ்பார்க் நிலைத்தன்மையை சரிசெய்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல்

PySpark உடன் பணிபுரிவதில் ஒரு முக்கியமான அம்சம் நெட்வொர்க் ஸ்திரத்தன்மையை உறுதி செய்வதாகும். ஸ்பார்க் போன்ற விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி அமைப்புகளில், நெட்வொர்க் தொடர்பான சிக்கல்கள் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும், ஒரு பொதுவான பிழை "நிலை 0.0 இல் பணி 0.0 இல் விதிவிலக்கு" பிழை, இது பெரும்பாலும் SocketException காரணமாக நிகழ்கிறது. எக்ஸிகியூட்டர் மற்றும் இயக்கி முனைகள் சரியாகத் தொடர்பு கொள்ள முடியாதபோது, இது பொதுவாக "இணைப்பு மீட்டமைப்பில்" சிக்கலைக் குறிக்கிறது. ஸ்பார்க் வேலைகள் முனைகள் முழுவதும் விநியோகிக்கப்படும் போது, சிறிய நெட்வொர்க் குறுக்கீடு கூட ஓட்டத்தை சீர்குலைத்து, இணைப்பு மீட்டமைக்க அல்லது கைவிடப்பட்ட பணிகளுக்கு வழிவகுக்கும். spark.network.timeout அளவுருவை அமைப்பது போன்ற உள்ளமைவுகள், நேரம் முடிவதற்கு முன்பு இணைப்புகளை நீண்ட நேரம் திறந்திருக்க அனுமதிப்பதன் மூலம் இந்தச் சிக்கல்களைத் தணிக்க உதவும். இதேபோல், spark.executor.heartbeatIntervalஐ சரிசெய்வது, நெட்வொர்க் ஏற்ற இறக்கங்களின் போது இயக்கியுடன் எக்ஸிகியூட்டர்களை இணைக்க உதவுகிறது.

ஒரு மென்மையான PySpark அனுபவத்திற்கு, SparkSession அமைப்பை மேம்படுத்துதல் மற்றும் Spark இன் அளவுருக்களை கவனமாக உள்ளமைத்தல் ஆகியவை இந்த பிழைகளை கணிசமாக குறைக்கலாம். உதாரணமாக, காலக்கெடு அமைப்புகளை அதிகரிக்கும்போது, நெட்வொர்க் மறுமொழி நேரத்தில் ஏற்படும் ஏற்ற இறக்கங்களை ஸ்பார்க் சிறப்பாகக் கையாளும். நெட்வொர்க் தற்காலிகமாக மெதுவாகச் சென்றாலும், நிறைவேற்றுபவர்கள் தங்கள் பணிகளை முடிக்க அதிக நேரம் இருப்பதை இது உறுதி செய்கிறது. கூடுதலாக, PySpark இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட முறைகளான show() மற்றும் filter() ஆகியவை பிணையத்தை ஓவர்லோட் செய்யாமல் அடிப்படை செயல்பாட்டு சோதனைகளை செயல்படுத்துகிறது. இந்த முறைகள் தங்கள் ஸ்பார்க் நிறுவல் சரியாக இயங்குவதை உறுதிசெய்ய முயலும் தொடக்கநிலையாளர்களுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் மற்றும் DataFrame செயல்பாடுகளை நன்கு அறிந்திருக்க வேண்டும்.

மற்றொரு நடைமுறை உதவிக்குறிப்பு என்னவென்றால், pytest போன்ற சோதனை கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி ஸ்பார்க்கின் முக்கிய கூறுகள் (SparkSession மற்றும் DataFrame போன்றவை) பெரிய வேலைகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்பு சரியாகச் செயல்படுகின்றன. பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் ஸ்பார்க் சூழலைத் தானாகச் சரிபார்க்க பைடெஸ்ட் ஸ்கிரிப்ட்களை அமைப்பது, அதிக வேலைச் செயலாக்கத்தின் போது மட்டும் ஏற்படக்கூடிய சிக்கல்களை முன்கூட்டியே கண்டறியலாம். இந்தச் சோதனைகளைத் தொடர்ந்து இயக்குவதால், டெவலப்பர்கள் சாத்தியமான நிலைப்புத்தன்மைச் சிக்கல்களை முன்கூட்டியே கண்டறிந்து, அவற்றின் அமைப்பைச் சரிசெய்து, உற்பத்திச் சூழல்களில் ஸ்பார்க் பயன்பாட்டை மிகவும் நெகிழ்ச்சியடையச் செய்கிறது. 🛠️

PySpark இல் "இணைப்பு மீட்டமைப்பு" பிழை ஏற்பட என்ன காரணம்?
ஸ்பார்க்கின் இயக்கி மற்றும் செயல்படுத்துபவர்களுக்கு இடையிலான பிணைய உறுதியற்ற தன்மை காரணமாக இந்த பிழை பொதுவாக ஏற்படுகிறது. சுருக்கமான பிணைய குறுக்கீடு அல்லது முனைகளுக்கு இடையில் நேரம் முடிவடையும் போது பிழை ஏற்படலாம்.
இணைப்புச் சிக்கல்களைத் தவிர்க்க, காலக்கெடு அமைப்புகளை எவ்வாறு அதிகரிப்பது?
நீங்கள் அமைக்கலாம் மற்றும் அடிக்கடி துண்டிக்கப்படுவதைத் தடுக்க உங்கள் ஸ்பார்க் உள்ளமைவில் அதிக மதிப்புகள்.
பங்கு என்ன ஸ்பார்க் பிழைகளை பிழைத்திருத்துவதில்?
இந்த கட்டளையானது பிழையின் விரிவான ட்ரேஸ்பேக்கை வழங்குகிறது, இது எங்கு, ஏன் பிழை ஏற்பட்டது என்பதை துல்லியமாக கண்டறிய உதவுகிறது, இது சிக்கலான ஸ்பார்க் அமைப்புகளில் குறிப்பாக உதவியாக இருக்கும்.
நான் PySpark உடன் யூனிட் சோதனையைப் பயன்படுத்தலாமா?
ஆம், கட்டமைப்புகள் போன்றவை PySpark ஸ்கிரிப்ட்களை சோதிக்க மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஸ்பார்க் அமர்வு மூலம், ஸ்பார்க் சூழல் மற்றும் டேட்டாஃப்ரேம் செயல்பாடுகளைச் சரிபார்க்க நீங்கள் சோதனைகளை தானியங்குபடுத்தலாம்.
என்ன செய்கிறது ஒரு செய்ய செயல்பாடு?
பைடெஸ்டில், ஒரு தொகுதிக்குள் உள்ள அனைத்து சோதனைகளுக்கும் ஒற்றை ஸ்பார்க் அமர்வை பயன்படுத்த சோதனையை அனுமதிக்கிறது, ஸ்பார்க் அமர்வை ஒரு முறை மட்டுமே உருவாக்குவதன் மூலம் வளங்களை பாதுகாக்கிறது.
எனது DataFrame சரியாக ஏற்றப்பட்டுள்ளதா என்பதை எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம்?
நீங்கள் பயன்படுத்தலாம் DataFrame இல் அதன் உள்ளடக்கங்களைக் காண்பிப்பதற்கும், எதிர்பார்த்தபடி தரவு ஏற்றப்பட்டதா என்பதைச் சரிபார்க்கும் முறை.
ஸ்பார்க் அமர்வை நான் ஏன் நிறுத்த வேண்டும்?
அழைப்பது சிறந்த நடைமுறை ஸ்கிரிப்ட் அல்லது சோதனையின் முடிவில் ஆதாரங்களை வெளியிடுவதற்கும் நினைவக சிக்கல்களைத் தடுப்பதற்கும், குறிப்பாக பல வேலைகளை இயக்கும்போது.
டேட்டாஃப்ரேமில் வடிப்பான்களை எவ்வாறு சோதிப்பது?
நீங்கள் பயன்படுத்தலாம் ஒரு நிபந்தனையின் அடிப்படையில் குறிப்பிட்ட வரிசைகளை மீட்டெடுக்கும் முறை , பின்னர் பயன்படுத்தவும் வடிகட்டப்பட்ட முடிவுகளைக் காட்ட.
என்ன ?
இந்த அமைப்பு செயல்படுத்துபவருக்கும் டிரைவருக்கும் இடையிலான இதயத் துடிப்பின் அதிர்வெண்ணைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. இந்த இடைவெளியை சரிசெய்வது பிணைய உறுதியற்ற தன்மையின் போது இணைப்புகளை பராமரிக்க உதவும்.
விநியோகிக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்கில் ஸ்பார்க்கிற்கான சில பொதுவான இணைப்பு அமைப்புகள் யாவை?
தவிர மற்றும் , போன்ற அமைப்புகள் மற்றும் spark.rpc.numRetries விநியோகிக்கப்பட்ட சூழல்களில் நிலைத்தன்மையை மேம்படுத்தலாம்.

உள்ளூர் கணினியில் PySpark அமைப்புகளைச் சோதிப்பது நெட்வொர்க் தொடர்பான இணைப்பு மீட்டமைப்புகள் போன்ற பல பொதுவான சிக்கல்களை வெளிப்படுத்தலாம். சரிசெய்யப்பட்ட காலக்கெடு அளவுருக்கள் கொண்ட நன்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட அமைப்பு, இந்தச் சிக்கல்களில் பலவற்றைத் தணிக்கும், இது இயக்கி மற்றும் செயல்படுத்துபவர்களுக்கு இடையே மிகவும் நிலையான தொடர்புகளை உறுதி செய்யும்.

இந்த இணைப்புச் சிக்கல்களைத் தடுக்க, காலக்கெடுவை அதிகரிக்கவும், தானியங்கு ஸ்பார்க் சோதனைகளுக்கு பைடெஸ்ட் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். இந்த நுட்பங்கள் நம்பகத்தன்மையை அதிகரிப்பது மட்டுமல்லாமல், பெரிய தரவுப் பணிகளை பாதிக்கும் முன், சாத்தியமான தோல்விகளைப் பிடிக்கவும் உதவுகின்றன, இது PySpark பயன்பாட்டை மிகவும் நம்பகமானதாக ஆக்குகிறது. 🚀

PySpark கட்டமைப்பு மற்றும் சரிசெய்தல் பற்றிய விரிவான தகவல்களை வழங்குகிறது: தீப்பொறி ஆவணம் .
பொதுவாக எதிர்கொள்ளும் PySpark சிக்கல்கள் மற்றும் SocketException பிழைகள் உட்பட தீர்வுகளைப் பற்றி விவாதிக்கிறது: ஸ்டாக் ஓவர்ஃப்ளோ .
உள்ளூர் சூழல்களுக்கு PySpark ஐ அமைப்பதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் வழிகாட்டுதல்: உண்மையான மலைப்பாம்பு .
Apache Spark இன் நெட்வொர்க் மற்றும் இணைப்பு அமைப்புகளை உள்ளமைப்பதற்கான விரிவான வழிகாட்டி: டேட்டாபிரிக்ஸ் ஸ்பார்க் வழிகாட்டி .

PySpark இன் "பணியில் விதிவிலக்கு" பிழை: இணைப்பு மீட்டமைவு சிக்கல்

PySpark இணைப்புப் பிழைகளைப் புரிந்துகொண்டு சரிசெய்தல்

PySpark ஐ சரிசெய்தல்: "நிலை 0.0 இல் பணி 0.0 இல் விதிவிலக்கு" பிழைகளைக் கையாளுதல்

மாற்று தீர்வு: ஸ்பார்க் சுற்றுச்சூழல் மற்றும் டேட்டாஃப்ரேம் செயல்பாடுகளை சரிபார்க்க அலகு சோதனை

தீர்வு: உயர்-கிடைக்கக்கூடிய உகந்த SparkSession கட்டமைப்பு

பைஸ்பார்க் நிலைத்தன்மையை சரிசெய்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல்