à°à°®à°¿à°à°¿ spark.executor.heartbeatInterval?

PySpark యొక్క టాస్క్‌లో

Daniel Marino

19, నవంబర్ 2024, మంగళవారం 4:58:33 AMకి

PySpark ట్రబుల్షూటింగ్: సాధారణ సెటప్ లోపాలను అధిగమించడం

PySparkతో ప్రారంభించడం ఉత్తేజకరమైన అనుభూతిని కలిగిస్తుంది, కానీ మొదటి నుండే లోపాలను ఎదుర్కోవడం నిరుత్సాహపరుస్తుంది, ప్రత్యేకించి మీ కోడ్ ఆశించిన విధంగా అమలు కానప్పుడు. అటువంటి లోపం "దశ 0.0లో టాస్క్ 0.0లో మినహాయింపు" అనే అప్రసిద్ధ సందేశం. 🔧

మీరు ప్రాథమిక PySpark స్క్రిప్ట్‌ను పరీక్షించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు ఈ లోపం సాధారణంగా కనిపిస్తుంది, లాగ్ సందేశాలు మరియు స్టాక్ ట్రేస్‌ల యొక్క భయంకరమైన గోడను ఎదుర్కోవడానికి మాత్రమే. చాలా సందర్భాలలో, ఇది "కనెక్షన్ రీసెట్" సందేశంతో SocketExceptionని కలిగి ఉంటుంది, ఇది అర్థం చేసుకోవడం కష్టంగా ఉంటుంది, పరిష్కరించడం మాత్రమే కాదు.

Sparkతో, చిన్న కనెక్షన్ సమస్యలు లేదా కాన్ఫిగరేషన్ అసమతుల్యతలు కూడా సంక్లిష్టంగా అనిపించే మినహాయింపులను విసిరివేస్తాయి, ప్రత్యేకించి మీరు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కి కొత్త అయితే. ఇది మృదువైన PySpark ఆపరేషన్‌కు అంతర్లీన కారణాలను అర్థం చేసుకోవడం కీలకం.

ఈ గైడ్‌లో, మీరు ఇప్పుడే మీ PySpark ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించినప్పటికీ, ఈ లోపం అంటే ఏమిటి, అది ఎందుకు జరుగుతోంది మరియు మీరు దీన్ని ఎలా సమర్థవంతంగా ఎదుర్కోవచ్చు అనే విషయాలపై మేము డైవ్ చేస్తాము. మీ స్పార్క్ వాతావరణాన్ని మెరుగుపరుచుకుందాం! 🚀

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
spark.config("spark.network.timeout", "10000s")	ఇది స్పార్క్‌లో నెట్‌వర్క్ గడువు సెట్టింగ్‌ని ఎక్కువ కాలం పాటు కాన్ఫిగర్ చేస్తుంది, ఇది కనెక్షన్ స్థిరత్వ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కీలకమైనది, ఎందుకంటే ఇది దీర్ఘకాలిక పనుల సమయంలో లేదా నెట్‌వర్క్ జాప్యం ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు సమయం ముగియకుండా స్పార్క్‌ను నిరోధిస్తుంది.
spark.config("spark.executor.heartbeatInterval", "10000s")	స్పార్క్ డ్రైవర్ మరియు ఎగ్జిక్యూటర్ మధ్య హృదయ స్పందన సందేశాల కోసం సుదీర్ఘ విరామాన్ని సెట్ చేస్తుంది. ఈ ఆదేశం తరచుగా డిస్‌కనెక్ట్‌లు లేదా కాంపోనెంట్‌ల మధ్య కమ్యూనికేషన్‌లో వైఫల్యాలను నివారించడంలో సహాయపడుతుంది, ముఖ్యంగా సంభావ్య నెట్‌వర్క్ అంతరాయాలు ఉన్న పరిసరాలలో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
pytest.fixture(scope="module")	మాడ్యూల్‌లోని అన్ని టెస్ట్ ఫంక్షన్‌ల కోసం స్పార్క్ సెషన్‌ను సెటప్ చేసే మరియు కూల్చివేసే పైటెస్ట్‌లో ఫిక్స్చర్‌ను నిర్వచిస్తుంది. "మాడ్యూల్" స్కోప్ స్పార్క్ సెషన్ పరీక్షల అంతటా తిరిగి ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది, సెటప్ సమయం మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది.
traceback.print_exc()	మినహాయింపు యొక్క పూర్తి ట్రేస్‌బ్యాక్‌ను ప్రింట్ చేస్తుంది. సంక్లిష్ట లోపాలను డీబగ్గింగ్ చేయడానికి ఇది చాలా అవసరం, ఎందుకంటే ఇది లోపం ఎక్కడ జరిగిందో వివరణాత్మక ట్రేస్‌ను అందిస్తుంది, మూల కారణాన్ని మరింత సులభంగా గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
assert df.count() == 3	DataFrame సరిగ్గా మూడు అడ్డు వరుసలను కలిగి ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది, ఇది DataFrame యొక్క నిర్మాణం మరియు కంటెంట్‌కు ప్రాథమిక ధ్రువీకరణగా పనిచేస్తుంది. యూనిట్ పరీక్ష సమయంలో డేటా సమగ్రతను నిర్ధారించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
yield spark	పైటెస్ట్ ఫిక్చర్‌లో, దిగుబడి స్పార్క్ సెషన్‌తో పరీక్షను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు ఆ తర్వాత క్లీనప్ (సెషన్‌ను ఆపడం) చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది ప్రతి మాడ్యూల్ పరీక్ష తర్వాత రిసోర్స్ క్లీనప్‌ని నిర్ధారిస్తుంది, మెమరీ సమస్యలను నివారిస్తుంది.
exit(1)	క్లిష్టమైన లోపం సంభవించినప్పుడు, సున్నా కాని స్థితి కోడ్‌తో స్క్రిప్ట్ నుండి నిష్క్రమిస్తుంది, ఇది ప్రోగ్రామ్ అనుకోకుండా ముగించబడిందని సూచిస్తుంది. వైఫల్యాలను గుర్తించడానికి నిష్క్రమణ కోడ్‌లను పర్యవేక్షించే ఆటోమేటెడ్ స్క్రిప్ట్‌లు లేదా పైప్‌లైన్‌లకు ఇది సహాయపడుతుంది.
filtered_df = df.filter(df.Age >filtered_df = df.filter(df.Age > 30)	"వయస్సు" కాలమ్ ఆధారంగా డేటాఫ్రేమ్‌కు ఫిల్టర్‌ని వర్తింపజేస్తుంది, వయస్సు 30 కంటే ఎక్కువ ఉన్న అడ్డు వరుసలను మాత్రమే తిరిగి పొందుతుంది. ఇది డేటా రూపాంతరం కోసం ప్రాథమిక ఆపరేషన్ అయిన PySpark యొక్క వడపోత సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
@pytest.fixture(scope="module")	ఫిక్చర్ యొక్క పరిధిని పేర్కొనే పైటెస్ట్‌లోని డెకరేటర్. దీన్ని "మాడ్యూల్"కి సెట్ చేయడం ద్వారా, ప్రతి మాడ్యూల్‌కు ఒకసారి ఫిక్చర్ ప్రారంభించబడుతుంది, ఇది ప్రతి పరీక్షకు పునరావృతమయ్యే సెటప్ మరియు టియర్‌డౌన్ ప్రక్రియలను తగ్గించడం ద్వారా పరీక్షను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.

PySpark కనెక్షన్ లోపాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ట్రబుల్షూటింగ్ చేయడం

మేము అభివృద్ధి చేసిన మొదటి స్క్రిప్ట్ ప్రాథమిక SparkSessionని సెటప్ చేస్తుంది మరియు డేటాఫ్రేమ్‌ను రూపొందించడానికి పరీక్షిస్తుంది. ఈ సెటప్ తరచుగా PySpark ఇన్‌స్టాలేషన్‌ను ధృవీకరించడానికి ప్రారంభ దశ. నిర్దిష్ట యాప్ పేరుతో SparkSessionని నిర్మించడం ద్వారా, మేము Spark అప్లికేషన్‌ను ప్రారంభిస్తాము మరియు Spark కార్యకలాపాల నిర్వహణ కోసం ఒక గేట్‌వేని తెరుస్తాము. ఈ గేట్‌వే కీలకమైనది ఎందుకంటే ఇది పైథాన్ పర్యావరణం మరియు స్పార్క్ బ్యాకెండ్ మధ్య కమ్యూనికేషన్‌ను సులభతరం చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో ఏవైనా వైఫల్యాలు సులభంగా గుర్తించబడతాయని నిర్ధారించడానికి, మేము పూర్తి ఎర్రర్ ట్రేస్‌బ్యాక్‌ను అవుట్‌పుట్ చేయడానికి `traceback.print_exc()` ఆదేశాన్ని ఉపయోగించాము. ఉదాహరణకు, కాన్ఫిగరేషన్ లోపం లేదా లైబ్రరీ మిస్ అయిన కారణంగా Spark ప్రారంభించలేకపోతే, ఈ ట్రేస్ సరిగ్గా ఎక్కడ వైఫల్యం సంభవించిందో చూపిస్తుంది, ట్రబుల్షూటింగ్ సులభతరం చేస్తుంది 🔍.

సెషన్‌ను సెటప్ చేసిన తర్వాత, "పేరు" మరియు "వయస్సు" నిలువు వరుసలతో ప్రాథమిక డేటా అడ్డు వరుసలను సూచిస్తూ, పరీక్ష డేటాతో డేటాఫ్రేమ్‌ను రూపొందించడానికి స్క్రిప్ట్ కొనసాగుతుంది. ఈ సాధారణ డేటాసెట్ అవసరమైన డేటాఫ్రేమ్ కార్యకలాపాలను పరీక్షించడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రత్యేకంగా, డేటాఫ్రేమ్‌లోని కంటెంట్‌లను ప్రింట్ చేయడానికి మేము `df.show()`ని ఉపయోగిస్తాము, డేటా స్పార్క్‌లోకి సరిగ్గా లోడ్ చేయబడిందని ధృవీకరిస్తుంది. కనెక్షన్ సమస్య ఏర్పడితే, స్పార్క్ ఈ చర్యను పూర్తి చేయలేకపోవచ్చు మరియు "SocketException" లేదా "కనెక్షన్ రీసెట్" వంటి ఎర్రర్‌లు ఇవ్వబడిన దోష సందేశం వలె ప్రదర్శించబడతాయి. అదనంగా, వాస్తవ ప్రపంచ దృష్టాంతంలో డేటా ప్రాసెసింగ్ ఎలా అమలు చేయబడుతుందో చూపిస్తూ, వయస్సు ఆధారంగా రికార్డ్‌లను తిరిగి పొందడానికి మేము ఫిల్టర్‌ని ఉపయోగిస్తాము.

SparkSession సెటప్ మరియు DataFrame కార్యకలాపాలు సరిగ్గా పనిచేస్తాయని ధృవీకరించడానికి రెండవ స్క్రిప్ట్ యూనిట్ టెస్టింగ్ని పైటెస్ట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో అనుసంధానిస్తుంది. స్పార్క్ జాబ్‌లు వేర్వేరు కాన్ఫిగరేషన్‌లు లేదా క్లస్టర్‌లలో తప్పనిసరిగా అమలు చేయబడే ప్రాజెక్ట్‌లకు ఇది చాలా విలువైనది, ఎందుకంటే ఇది అవసరమైన స్పార్క్ భాగాలు ఆశించిన విధంగా ప్రారంభించబడిందో లేదో తనిఖీ చేయడానికి పరీక్షను ఆటోమేట్ చేస్తుంది. పైటెస్ట్ ఫిక్చర్‌లో `దిగుబడి`ని ఉపయోగించడం ద్వారా, మేము SparkSession పరీక్ష మాడ్యూల్‌కు ఒకసారి మాత్రమే సృష్టించబడిందని నిర్ధారిస్తాము, మెమరీ వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తాము మరియు పరీక్ష అమలు సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది. పరిమిత వనరులతో లేదా బహుళ పరీక్ష సూట్‌లను నిరంతరంగా అమలు చేస్తున్నప్పుడు పర్యావరణాలకు ఇది కీలకం. 🧪

చివరి స్క్రిప్ట్‌లో, మేము స్పార్క్ కాన్ఫిగరేషన్ ఎంపికల ద్వారా నెట్‌వర్క్ స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచడంపై దృష్టి సారించాము. `spark.network.timeout` మరియు `spark.executor.heartbeatInterval` వంటి ఆదేశాలు స్పార్క్ కార్యకలాపాల సమయంలో, ప్రత్యేకించి పంపిణీ చేయబడిన సెటప్‌లో ఉత్పన్నమయ్యే నెట్‌వర్క్ అసమానతలను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. గడువు ముగిసే వ్యవధిని పొడిగించడం ద్వారా, నెట్‌వర్క్ ప్రతిస్పందన సమయాలు మందగించడం వల్ల స్పార్క్ ప్రాసెస్‌లు ముందుగానే డిస్‌కనెక్ట్ అయ్యే సమస్యలను మేము తగ్గిస్తాము. నెట్‌వర్క్ లాగ్ లేదా రిసోర్స్ హెచ్చుతగ్గులకు గురయ్యే వాతావరణంలో ఈ సెటప్ ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది స్పార్క్ ఎగ్జిక్యూటర్‌లు తమ పనులను పూర్తి చేసే వరకు అమలులో ఉంచుతుంది, తరచుగా కనెక్షన్ రీసెట్‌లను నివారిస్తుంది. ఈ కాన్ఫిగరేషన్ డెవలప్‌మెంట్ మరియు ప్రొడక్షన్ ఎన్విరాన్‌మెంట్స్ రెండింటికీ అవసరం కావచ్చు, స్పార్క్ అప్లికేషన్‌లు నెట్‌వర్క్ వేరియబిలిటీకి స్థితిస్థాపకంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి.

ట్రబుల్‌షూటింగ్ PySpark: "టాస్క్ 0.0లో 0.0 స్టేజ్‌లో మినహాయింపు" లోపాలను నిర్వహించడం

ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్‌తో స్పార్క్ సెషన్‌ను సెటప్ చేయడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి PySparkని ఉపయోగించి పైథాన్ బ్యాక్-ఎండ్ స్క్రిప్ట్

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.")

ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారం: స్పార్క్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ మరియు డేటాఫ్రేమ్ కార్యకలాపాలను ధృవీకరించడానికి యూనిట్ టెస్టింగ్

PySpark సెషన్ మరియు DataFrame ధ్రువీకరణ కోసం పైటేస్ట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ని ఉపయోగించి పైథాన్ స్క్రిప్ట్

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

పరిష్కారం: అధిక-లభ్యత కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన SparkSession కాన్ఫిగరేషన్

PySparkలో మెరుగైన నెట్‌వర్క్ స్థిరత్వం కోసం కాన్ఫిగరేషన్ సెట్టింగ్‌లతో పైథాన్ స్క్రిప్ట్

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()

ట్రబుల్షూటింగ్ మరియు పైస్పార్క్ స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచడం

PySparkతో పని చేయడంలో ఒక కీలకమైన అంశం నెట్‌వర్క్ స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం. స్పార్క్ వంటి పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ సిస్టమ్‌లలో, నెట్‌వర్క్-సంబంధిత సమస్యలు లోపాలకు దారితీయవచ్చు, ఒక సాధారణ లోపం "దశ 0.0లో టాస్క్ 0.0లో మినహాయింపు" లోపం, ఇది తరచుగా SocketException కారణంగా సంభవిస్తుంది. ఎగ్జిక్యూటర్ మరియు డ్రైవర్ నోడ్‌లు సరిగ్గా కమ్యూనికేట్ చేయలేనప్పుడు ఇది సాధారణంగా "కనెక్షన్ రీసెట్"తో సమస్యను సూచిస్తుంది. స్పార్క్ జాబ్‌లు నోడ్స్‌లో పంపిణీ చేయబడినప్పుడు, ఒక చిన్న నెట్‌వర్క్ అంతరాయం కూడా ప్రవాహానికి అంతరాయం కలిగిస్తుంది, ఇది కనెక్షన్ రీసెట్‌లకు దారి తీస్తుంది లేదా టాస్క్‌లను వదిలివేయవచ్చు. spark.network.timeout పరామితిని సెట్ చేయడం వంటి కాన్ఫిగరేషన్‌లు సమయం ముగిసేలోపు కనెక్షన్‌లను ఎక్కువసేపు తెరిచి ఉంచడం ద్వారా ఈ సమస్యలను తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి. అదేవిధంగా, spark.executor.heartbeatIntervalని సర్దుబాటు చేయడం వలన నెట్‌వర్క్ హెచ్చుతగ్గుల సమయంలో ఎగ్జిక్యూటర్‌లను డ్రైవర్‌కి కనెక్ట్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది.

సున్నితమైన PySpark అనుభవం కోసం, SparkSession సెటప్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు Spark యొక్క పారామితులను జాగ్రత్తగా కాన్ఫిగర్ చేయడం వలన ఈ లోపాలను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మేము గడువు ముగింపు సెట్టింగ్‌లను పెంచినప్పుడు, Spark నెట్‌వర్క్ ప్రతిస్పందన సమయంలో హెచ్చుతగ్గులను మెరుగ్గా నిర్వహించగలదు. నెట్‌వర్క్ తాత్కాలికంగా మందగించినప్పటికీ కార్యనిర్వాహకులకు తమ పనులను పూర్తి చేయడానికి ఎక్కువ సమయం ఉంటుందని ఇది నిర్ధారిస్తుంది. అదనంగా, show() మరియు filter() వంటి PySpark యొక్క అంతర్నిర్మిత పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా నెట్‌వర్క్‌ను ఓవర్‌లోడ్ చేయకుండా ప్రాథమిక కార్యాచరణ పరీక్షలను ప్రారంభిస్తుంది. ఈ పద్ధతులు తమ స్పార్క్ ఇన్‌స్టాలేషన్ సరిగ్గా నడుస్తోందని మరియు డేటాఫ్రేమ్ ఆపరేషన్‌లతో పరిచయం పొందడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ప్రారంభకులకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి.

మరొక ఆచరణాత్మక చిట్కా ఏమిటంటే, పెద్ద ఉద్యోగాలను అమలు చేయడానికి ముందు Spark యొక్క ప్రధాన భాగాలు (SparkSession మరియు DataFrame వంటివి) సరిగ్గా పని చేస్తున్నాయని ధృవీకరించడానికి pytest వంటి టెస్టింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించడం. వివిధ దృశ్యాలలో స్పార్క్ వాతావరణాన్ని స్వయంచాలకంగా తనిఖీ చేయడానికి పైటెస్ట్ స్క్రిప్ట్‌లను సెటప్ చేయడం వలన భారీ జాబ్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో మాత్రమే తలెత్తే సమస్యలను ముందస్తుగా గుర్తించవచ్చు. ఈ పరీక్షలను స్థిరంగా అమలు చేయడం వలన డెవలపర్‌లు సంభావ్య స్థిరత్వ సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించి, వారి సెటప్‌ను సర్దుబాటు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, దీని వలన ఉత్పత్తి పరిసరాలలో స్పార్క్ అప్లికేషన్ మరింత స్థితిస్థాపకంగా ఉంటుంది. 🛠️

PySpark కనెక్షన్ లోపాలపై తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

PySparkలో "కనెక్షన్ రీసెట్" లోపానికి కారణమేమిటి?
స్పార్క్ డ్రైవర్ మరియు ఎగ్జిక్యూటర్‌ల మధ్య నెట్‌వర్క్ అస్థిరత కారణంగా ఈ లోపం సాధారణంగా సంభవిస్తుంది. క్లుప్త నెట్‌వర్క్ అంతరాయం లేదా నోడ్‌ల మధ్య సమయం ముగిసినప్పుడు లోపం సంభవించవచ్చు.
కనెక్షన్ సమస్యలను నివారించడానికి నేను గడువు సెట్టింగ్‌లను ఎలా పెంచగలను?
మీరు సెట్ చేయవచ్చు spark.network.timeout మరియు spark.executor.heartbeatInterval మీ స్పార్క్ కాన్ఫిగరేషన్‌లో తరచుగా డిస్‌కనెక్ట్‌లను నిరోధించడానికి అధిక విలువలకు.
పాత్ర ఏమిటి traceback.print_exc() డీబగ్గింగ్ స్పార్క్ లోపాలు?
ఈ కమాండ్ లోపం యొక్క వివరణాత్మక ట్రేస్‌బ్యాక్‌ను అందిస్తుంది, సరిగ్గా ఎక్కడ మరియు ఎందుకు లోపం సంభవించిందో గుర్తించడంలో మీకు సహాయం చేస్తుంది, ఇది సంక్లిష్టమైన స్పార్క్ సెటప్‌లలో ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.
నేను PySparkతో యూనిట్ పరీక్షను ఉపయోగించవచ్చా?
అవును, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు వంటివి pytest PySpark స్క్రిప్ట్‌లను పరీక్షించడానికి చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. ఉపయోగించడం ద్వారా pytest.fixture స్పార్క్ సెషన్‌తో, మీరు స్పార్క్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ మరియు డేటాఫ్రేమ్ కార్యకలాపాలను ధృవీకరించడానికి పరీక్షలను ఆటోమేట్ చేయవచ్చు.
ఏమి చేస్తుంది yield a లో చేయండి pytest.fixture ఫంక్షన్?
పైటెస్ట్ లో, yield మాడ్యూల్‌లోని అన్ని పరీక్షలకు ఒకే స్పార్క్ సెషన్‌ను ఉపయోగించడానికి పరీక్షను అనుమతిస్తుంది, స్పార్క్ సెషన్‌ను ఒక్కసారి మాత్రమే సృష్టించడం ద్వారా వనరులను కాపాడుతుంది.
నా డేటాఫ్రేమ్ సరిగ్గా లోడ్ చేయబడిందో లేదో నేను ఎలా తనిఖీ చేయాలి?
మీరు ఉపయోగించవచ్చు show() డేటాఫ్రేమ్‌లో దాని కంటెంట్‌లను ప్రదర్శించడానికి మరియు ఊహించిన విధంగా డేటా లోడ్ చేయబడిందని ధృవీకరించడానికి పద్ధతి.
నేను స్పార్క్ సెషన్‌ను ఎందుకు ఆపాలి?
కాల్ చేయడం ఉత్తమ పద్ధతి spark.stop() వనరులను విడుదల చేయడానికి మరియు మెమరీ సమస్యలను నివారించడానికి స్క్రిప్ట్ లేదా పరీక్ష చివరిలో, ప్రత్యేకించి బహుళ జాబ్‌లను అమలు చేస్తున్నప్పుడు.
నేను డేటాఫ్రేమ్‌లో ఫిల్టర్‌లను ఎలా పరీక్షించగలను?
మీరు ఉపయోగించవచ్చు filter() వంటి షరతు ఆధారంగా నిర్దిష్ట అడ్డు వరుసలను తిరిగి పొందే పద్ధతి df.filter(df.Age > 30), ఆపై ఉపయోగించండి show() ఫిల్టర్ చేసిన ఫలితాలను ప్రదర్శించడానికి.
ఏమిటి spark.executor.heartbeatInterval?
ఈ సెట్టింగ్ ఎగ్జిక్యూటర్ మరియు డ్రైవర్ మధ్య హృదయ స్పందనల ఫ్రీక్వెన్సీని నియంత్రిస్తుంది. ఈ విరామాన్ని సర్దుబాటు చేయడం నెట్‌వర్క్ అస్థిరత సమయంలో కనెక్షన్‌లను నిర్వహించడానికి సహాయపడుతుంది.
పంపిణీ చేయబడిన నెట్‌వర్క్‌లో స్పార్క్ కోసం కొన్ని సాధారణ కనెక్షన్ సెట్టింగ్‌లు ఏమిటి?
పక్కన పెడితే spark.network.timeout మరియు spark.executor.heartbeatInterval, వంటి సెట్టింగ్‌లు spark.rpc.retry.wait మరియు spark.rpc.numRetries పంపిణీ చేయబడిన పరిసరాలలో స్థిరత్వాన్ని కూడా మెరుగుపరుస్తుంది.

సాధారణ PySpark లోపాలను సమర్ధవంతంగా పరిష్కరిస్తోంది

స్థానిక మెషీన్‌లో PySpark సెటప్‌లను పరీక్షించడం వలన నెట్‌వర్క్-సంబంధిత కనెక్షన్ రీసెట్ల వంటి అనేక సాధారణ సమస్యలను బహిర్గతం చేయవచ్చు. సర్దుబాటు చేయబడిన సమయం ముగిసే పారామితులతో బాగా కాన్ఫిగర్ చేయబడిన సెటప్ ఈ సమస్యలను చాలావరకు తగ్గించగలదు, డ్రైవర్ మరియు ఎగ్జిక్యూటర్‌ల మధ్య మరింత స్థిరమైన పరస్పర చర్యలను నిర్ధారిస్తుంది.

ఈ కనెక్షన్ సమస్యలను నివారించడానికి, గడువు ముగింపు వ్యవధిని పెంచడం మరియు ఆటోమేటెడ్ స్పార్క్ పరీక్షల కోసం పైటెస్ట్ వంటి సాధనాలను ఉపయోగించడం గురించి ఆలోచించండి. ఈ పద్ధతులు విశ్వసనీయతను పెంచడమే కాకుండా, పెద్ద డేటా టాస్క్‌లను ప్రభావితం చేసే ముందు సంభావ్య వైఫల్యాలను పట్టుకోవడంలో సహాయపడతాయి, PySpark వినియోగాన్ని మరింత ఆధారపడేలా చేస్తాయి. 🚀

తదుపరి పఠనం మరియు సూచనలు

PySpark కాన్ఫిగరేషన్ మరియు ట్రబుల్షూటింగ్‌పై వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తుంది: స్పార్క్ డాక్యుమెంటేషన్ .
SocketException ఎర్రర్‌లతో సహా సాధారణంగా ఎదురయ్యే PySpark సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలను చర్చిస్తుంది: స్టాక్ ఓవర్‌ఫ్లో .
స్థానిక పరిసరాల కోసం పైస్పార్క్‌ని సెటప్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై మార్గదర్శకత్వం: నిజమైన పైథాన్ .
Apache Spark యొక్క నెట్‌వర్క్ మరియు కనెక్షన్ సెట్టింగ్‌లను కాన్ఫిగర్ చేయడానికి సమగ్ర గైడ్: డేటాబ్రిక్స్ స్పార్క్ గైడ్ .

PySpark యొక్క "టాస్క్‌లో మినహాయింపు" లోపం: కనెక్షన్ రీసెట్ సమస్య