అపాచీ స్పార్క్ యొక్క UDFలలో స్పార్క్ సందర్భ దోషాల వెనుక రహస్యాన్ని వెలికితీయడం
తో పని చేస్తున్నారు అపాచీ స్పార్క్ మరియు PySpark తరచుగా పెద్ద-స్థాయి డేటా పనులను నిర్వహించడానికి పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. కానీ కొన్నిసార్లు, విషయాలు అనుకున్నట్లుగా జరగవు. చాలా మంది డేటా శాస్త్రవేత్తలు ముఖ్యంగా కాల్ చేస్తున్నప్పుడు ఎదుర్కొనే ఒక సాధారణ ఆపద వినియోగదారు నిర్వచించిన విధులు (UDFలు), అపఖ్యాతి పాలైన "స్పార్క్కాంటెక్స్ట్ను డ్రైవర్లో మాత్రమే ఉపయోగించవచ్చు" లోపం.
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి సంక్లిష్టమైన ఆపరేషన్లను చేస్తున్నప్పుడు ఈ లోపం ముఖ్యంగా విసుగును కలిగిస్తుంది, ఇక్కడ టాస్క్లు బహుళ వర్కర్లలో విభజించబడతాయి. ఇమేజ్ ఫీచర్ వెలికితీత వంటి సందర్భాలలో, SparkContext ఈ విధంగా ఎందుకు ప్రవర్తిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. 💻
ఈ కథనంలో, PyTorchలో ResNet మోడల్తో కూడిన ఉదాహరణ ద్వారా నేను మిమ్మల్ని తీసుకెళ్తాను. UDFలో ఆపరేషన్లను సీరియలైజ్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు SparkContext సమస్యలను ఎందుకు సృష్టిస్తుందో, ఇది రన్టైమ్ ఎర్రర్కు దారితీస్తుందని మేము విశ్లేషిస్తాము. దీని ద్వారా, స్పార్క్తో సాఫీగా డేటా ప్రాసెసింగ్ని ప్రారంభించడానికి ఎర్రర్ను అధిగమించడానికి నేను వ్యూహాలను కూడా పంచుకుంటాను.
మీరు స్పార్క్లో ML పైప్లైన్ను నిర్మిస్తున్నప్పుడు ఈ సమస్యను ఎదుర్కొన్నట్లయితే, మీరు ఒంటరిగా లేరు! ఈ లోపాన్ని నివారించడానికి మరియు పంపిణీ చేయబడిన పరిసరాలలో స్పార్క్ UDFల సజావుగా పనిచేయడానికి మేము ఆచరణాత్మక పరిష్కారాలను పరిశీలిస్తున్నప్పుడు నాతో ఉండండి. 🚀
| ఆదేశం | వివరణ మరియు ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| broadcast() | స్పార్క్లోని అన్ని టాస్క్లలో రీడ్-ఓన్లీ వేరియబుల్ను షేర్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ప్రతి వర్కర్పై మళ్లీ ప్రారంభించడాన్ని నివారించవచ్చు. ఈ సందర్భంలో, పంపిణీ చేయబడిన ప్రాసెసింగ్ సమయంలో స్థిరమైన మోడల్ యాక్సెస్ను ప్రారంభించడానికి resnet_model ప్రసారం చేయబడుతుంది. |
| udf() | డేటాఫ్రేమ్లపై అనుకూల పరివర్తనలను వర్తింపజేయడం కోసం PySparkలో వినియోగదారు నిర్వచించిన ఫంక్షన్ (UDF)ని సృష్టిస్తుంది. ఇక్కడ, Spark DataFramesలో ఇమేజ్ ఫీచర్లను సంగ్రహించడానికి ఇది extract_features ఫంక్షన్ను UDFగా నమోదు చేస్తుంది. |
| transform.Compose() | PyTorch యొక్క టార్చ్విజన్లోని ఒక పద్ధతి. చిత్ర పరివర్తనలను చైన్ చేసే ట్రాన్స్ఫార్మ్స్. ఇది రీసైజ్, సెంటర్క్రాప్ మరియు టోటెన్సర్తో ఇమేజ్ ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ను సులభతరం చేస్తుంది, రెస్నెట్ మోడల్ ద్వారా ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ కోసం చిత్రాలను సిద్ధం చేస్తుంది. |
| transform.Normalize() | చిత్ర పిక్సెల్ విలువలను నిర్దిష్ట మార్గాలకు మరియు ప్రామాణిక విచలనాలకు సాధారణీకరించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ముందుగా శిక్షణ పొందిన ResNet మోడల్కు స్థిరమైన ఇన్పుట్ను అనుమతిస్తుంది. పంపిణీ చేయబడిన టాస్క్లలో ఖచ్చితమైన ఫీచర్ వెలికితీతను సాధించడానికి ఇది చాలా కీలకం. |
| with torch.no_grad() | మోడల్ అనుమితి సమయంలో మెమరీ మరియు గణన వనరులను సేవ్ చేయడానికి PyTorchలో గ్రేడియంట్ లెక్కలను నిలిపివేస్తుంది. ఫీచర్లను సంగ్రహిస్తున్నప్పుడు అనవసరమైన గ్రేడియంట్ ట్రాకింగ్ను నిరోధించడానికి, స్పార్క్ పంపిణీ చేయబడిన సందర్భంలో పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఇది ఇక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది. |
| extract_features_udf() | ప్రతి DataFrame అడ్డు వరుసలోని ఇమేజ్ డేటాకు extract_features ఫంక్షన్ని వర్తింపజేయడానికి ప్రత్యేకంగా UDF సృష్టించబడింది. ఇది స్పార్క్ వర్కర్లలో సమాంతర ఫీచర్ వెలికితీతను ప్రారంభిస్తుంది, స్పార్క్ SQL సందర్భాలలో UDF రిజిస్ట్రేషన్ను ప్రభావితం చేస్తుంది. |
| ArrayType(FloatType()) | ఫీచర్ వెక్టర్లను నిల్వ చేయడానికి ఫ్లోట్ ఎలిమెంట్లతో స్పార్క్ SQL అర్రే డేటా రకాన్ని నిర్వచిస్తుంది. ఇది ResNet మోడల్ నుండి సంగ్రహించబడిన ఇమేజ్ ఫీచర్ శ్రేణుల వంటి సంక్లిష్ట డేటాను కలిగి ఉండటానికి Spark DataFramesని అనుమతిస్తుంది. |
| BytesIO() | బైనరీ డేటాను PIL ఇమేజ్ లోడర్కు అనుకూలమైన బైట్-స్ట్రీమ్ ఆబ్జెక్ట్గా మార్చడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇక్కడ, ఇది ResNet ప్రాసెసింగ్ కోసం Spark DataFrames నుండి PIL ఆకృతికి ఇమేజ్ బైనరీ డేటాను మారుస్తుంది. |
| Image.open() | బైనరీ డేటా నుండి చిత్రాలను లోడ్ చేయడానికి PIL కమాండ్, ట్రాన్స్ఫార్మ్ పైప్లైన్లో పరివర్తనలను ఎనేబుల్ చేస్తుంది. స్పార్క్ నుండి సంగ్రహించబడిన ఇమేజ్ డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు లోతైన అభ్యాస నమూనాల కోసం దానిని సిద్ధం చేయడానికి ఈ ఆదేశం అవసరం. |
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్తో స్పార్క్ UDF సీరియలైజేషన్ ట్రబుల్షూటింగ్
తో పని చేస్తున్నప్పుడు అపాచీ స్పార్క్, పంపిణీ ప్రాసెసింగ్ తరచుగా కార్యకలాపాలను వేగవంతం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ప్రత్యేకించి పెద్ద-స్థాయి ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి పనులలో. అయినప్పటికీ, స్పార్క్ కొన్ని పరిమితులను విధిస్తుంది, ముఖ్యంగా దానిపై SparkContext. ఎగువ స్క్రిప్ట్లలో, డేటాఫ్రేమ్లోని ప్రతి అడ్డు వరుస కోసం చిత్రాల నుండి లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి UDFలో ResNet డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ విధానం SparkContext పరిమితిని తాకింది: SparkContext డ్రైవర్ నోడ్లో మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది మరియు వర్కర్ నోడ్లలో నడుస్తున్న కోడ్లో కాదు, అందుకే కోడ్ ఎర్రర్ను విసురుతుంది. ప్రారంభ పరిష్కారం స్పార్క్ సెషన్, ఇమేజ్ ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ మరియు ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ను నిర్వహించడానికి ఇమేజ్వెక్టోరైజర్ క్లాస్ను సృష్టించడం. ఈ టాస్క్లను ఒక తరగతిలో కేంద్రీకరించడం ద్వారా, మేము కోడ్ను మాడ్యులర్గా మరియు అనుకూలించగలిగేలా ఉంచగలుగుతాము. 💻
మొదటి స్క్రిప్ట్లో, ImageVectorizer క్లాస్ స్పార్క్ సెషన్ను ప్రారంభిస్తుంది మరియు ప్రముఖ డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ అయిన PyTorch నుండి ముందుగా శిక్షణ పొందిన ResNet మోడల్ను లోడ్ చేస్తుంది. పరిమాణాన్ని మార్చడం మరియు సాధారణీకరించడం వంటి పరివర్తనల సమితిని వర్తింపజేయడంతో, ప్రతి చిత్రం మోడల్కు అనుకూలమైన ఆకృతికి మార్చబడుతుంది. extract_features పద్ధతి ప్రతి చిత్రం ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడుతుందో నిర్వచిస్తుంది: మొదట, చిత్రం చదవబడుతుంది, ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది, ఆపై అధిక-స్థాయి ఫీచర్ వెక్టర్లను సంగ్రహించడానికి ResNet మోడల్ ద్వారా పంపబడుతుంది. ఏదేమైనప్పటికీ, SparkContext సీరియలైజేషన్ సమస్యను UDF నేరుగా వర్కర్ టాస్క్లలోనే స్పార్క్ కాంపోనెంట్లను యాక్సెస్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. PySpark పంపిణీ చేయబడిన నోడ్లపై అమలు చేయడానికి ResNet మోడల్ను సీరియలైజ్ చేయలేనందున, ఇది రన్టైమ్ సమస్యను సృష్టిస్తుంది.
దీనిని పరిష్కరించడానికి, రెండవ విధానం స్పార్క్ను ఉపయోగిస్తుంది ప్రసారం వేరియబుల్స్, ఇది డేటా లేదా వస్తువులను ప్రతి కార్మికుడికి ఒకసారి మాత్రమే పంపిణీ చేస్తుంది. ResNet మోడల్ను ప్రసారం చేయడం వలన మోడల్ను ప్రతి వర్కర్ నోడ్లో నిల్వ ఉంచవచ్చు మరియు ప్రతి UDF కాల్లో తిరిగి ప్రారంభించడాన్ని నిరోధిస్తుంది. ఇమేజ్ ఫీచర్ వెలికితీత సమయంలో ప్రసార నమూనా సూచించబడుతుంది, ఇది సెటప్ను మరింత సమర్థవంతంగా మరియు స్కేలబుల్గా చేస్తుంది. ఈ పద్ధతి వనరుల వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది మరియు స్పార్క్ కార్మికులపై కాకుండా డ్రైవర్పై అవసరమైన భాగాలను మాత్రమే యాక్సెస్ చేస్తుందని నిర్ధారించడం ద్వారా SparkContext లోపాన్ని నివారిస్తుంది. పెద్ద డేటాసెట్లను సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు బ్రాడ్కాస్ట్ వేరియబుల్స్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి, పంపిణీ చేయబడిన ఇమేజ్ ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్కి రెండవ స్క్రిప్ట్ను ఆదర్శంగా మారుస్తుంది.
ప్రసార నమూనాను ఉపయోగించడానికి UDF ఫంక్షన్ను సర్దుబాటు చేసిన తర్వాత, డేటాఫ్రేమ్లోని ప్రతి అడ్డు వరుసలో పరివర్తనలను వర్తించే UDFని మేము నిర్వచించాము. స్క్రిప్ట్లు వివిధ వాతావరణాలలో పని చేస్తున్నాయని ధృవీకరించడానికి, మూడవ స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించి యూనిట్ పరీక్ష కోసం అందించబడింది పైటెస్ట్. ఈ స్క్రిప్ట్ బైనరీ ఇమేజ్ డేటాను నిర్వహించడానికి, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ పైప్లైన్ను అమలు చేయడానికి మరియు సరైన పరిమాణ ఫీచర్ వెక్టర్ను అవుట్పుట్ చేయడానికి ఫంక్షన్ సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది. టెస్టింగ్ విస్తరణకు ముందు ప్రతి భాగం యొక్క పనితీరును ధృవీకరించడం ద్వారా విశ్వసనీయత యొక్క మరొక పొరను జోడిస్తుంది. 📊 యూనిట్ పరీక్షలు ప్రత్యేకించి పంపిణీ చేయబడిన పరిసరాలలో విలువైనవి, ఎందుకంటే అవి కోడ్ సవరణలు నోడ్ల అంతటా అనాలోచిత సమస్యలను పరిచయం చేయవని నిర్ధారిస్తాయి.
వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో, ఈ విధానాలు స్పార్క్ యొక్క సంక్లిష్ట ఇమేజ్ డేటాను సమాంతరంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AI ప్రాజెక్ట్లలో విస్తారమైన ఇమేజ్ డేటాసెట్లతో పని చేయడం సాధ్యపడుతుంది. ఈ వర్క్ఫ్లోలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో ప్రసార నమూనాలు, UDFలు మరియు టెస్టింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ పరిష్కారాలు పెద్ద-స్థాయి డేటా ప్రాసెసింగ్కు వశ్యత, స్కేలబిలిటీ మరియు విశ్వసనీయతను తీసుకువస్తాయి- పంపిణీ చేయబడిన మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్లలో స్థిరమైన, అధిక-నాణ్యత ఫలితాలను సాధించడానికి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది.
స్పార్క్ UDF సీరియలైజేషన్ లోపాన్ని పరిష్కరిస్తోంది: డ్రైవర్ పరిమితిపై SparkContext
PySpark మరియు PyTorch ఉపయోగించి బ్యాకెండ్ విధానం
# Import required librariesfrom pyspark.sql import SparkSession, DataFramefrom pyspark.sql.functions import udffrom pyspark.sql.types import ArrayType, FloatTypefrom torchvision import models, transformsfrom PIL import Imageimport torchimport numpy as npfrom io import BytesIO# Define the class to initialize Spark session and ResNet modelclass ImageVectorizer:def __init__(self):# Initialize SparkSessionself.spark = SparkSession.builder.getOrCreate()# Load pre-trained ResNet modelself.resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)self.resnet_model.eval()# Define image transformation pipelineself.transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])])def extract_features(self, image_binary):# Convert image binary to tensor and extract featuresimage = Image.open(BytesIO(image_binary))image = self.transform(image).unsqueeze(0)with torch.no_grad():features = self.resnet_model(image)return features.squeeze().numpy().tolist()def process_images(self, image_df):# Register a non-Spark UDF to call extract_features functionextract_features_udf = udf(lambda x: self.extract_features(x), ArrayType(FloatType()))return image_df.withColumn("features", extract_features_udf(image_df["content"]))
స్పార్క్ కాంటెక్స్ట్ డ్రైవర్ పరిమితిని అధిగమించడానికి స్పార్క్ బ్రాడ్కాస్ట్ వేరియబుల్స్ ఉపయోగించడం
ప్రసార వేరియబుల్స్తో ప్రత్యామ్నాయ బ్యాకెండ్ విధానం
# Import required librariesfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions import udffrom pyspark.sql.types import ArrayType, FloatTypefrom torchvision import models, transformsfrom PIL import Imageimport torchimport numpy as npfrom io import BytesIO# Initialize Spark session and broadcast modelspark = SparkSession.builder.getOrCreate()resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)resnet_model.eval()bc_resnet_model = spark.sparkContext.broadcast(resnet_model)# Define transformation pipeline separatelytransform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])])# Define feature extraction function using broadcast modeldef extract_features(image_binary):image = Image.open(BytesIO(image_binary))image = transform(image).unsqueeze(0)with torch.no_grad():features = bc_resnet_model.value(image)return features.squeeze().numpy().tolist()# Register UDFextract_features_udf = udf(extract_features, ArrayType(FloatType()))
ఇమేజ్ ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ కోసం స్పార్క్ UDFని పరీక్షించడం మరియు ధృవీకరించడం
PyTestలో యూనిట్ టెస్టింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్
# Import pytest for unit testingimport pytestimport numpy as np@pytest.fixturedef mock_image_binary():# Provide a sample image in binary formatwith open('test_image.jpg', 'rb') as f:return f.read()def test_extract_features(mock_image_binary):# Initialize ImageVectorizer and call extract_features functionvectorizer = ImageVectorizer()result = vectorizer.extract_features(mock_image_binary)assert isinstance(result, list)assert len(result) == 2048
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం స్పార్క్ UDFలతో సీరియలైజేషన్ సవాళ్లను అధిగమించడం
ఉపయోగించడంలో ముఖ్యమైన సవాళ్లలో ఒకటి అపాచీ స్పార్క్ వంటి అధునాతన పనుల కోసం చిత్రం ప్రాసెసింగ్ వినియోగదారు నిర్వచించిన ఫంక్షన్లతో (UDFలు) పని చేస్తున్నప్పుడు మృదువైన సీరియలైజేషన్ను నిర్ధారిస్తుంది. స్పార్క్ అంతర్లీనంగా పంపిణీ చేయబడినందున, స్పార్క్ UDFలలోని టాస్క్లు ప్రాసెసింగ్ కోసం వర్కర్ నోడ్లకు పంపబడతాయి, కాంప్లెక్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల వంటి సీరియలైజ్ కాని వస్తువులు చేరి ఉంటే సమస్యలు తలెత్తుతాయి. ఉదాహరణకు, PyTorch నుండి ResNet మోడల్ స్థానికంగా సీరియలైజ్ చేయదగినది కాదు, అంటే "SparkContext డ్రైవర్లో మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది" లోపాన్ని నివారించడానికి స్పార్క్లో జాగ్రత్తగా నిర్వహించాల్సిన అవసరం ఉంది.
SparkContextతో సహా UDFలో సూచించబడిన అన్ని అంశాలను నేరుగా వర్కర్ నోడ్లకు పంపిణీ చేయడానికి స్పార్క్ ప్రయత్నిస్తుంది కాబట్టి సీరియలైజేషన్ అడ్డంకిగా మారుతుంది. ఈ పరిమితి ఏమిటంటే, ResNet మోడల్ను ప్రతిసారీ తిరిగి ప్రారంభించకుండా నోడ్ల అంతటా సమర్ధవంతంగా భాగస్వామ్యం చేయడానికి మేము ప్రసార వేరియబుల్ని ఉపయోగిస్తాము. అటువంటి సందర్భాలలో, ది broadcast() ప్రతి వర్కర్కు చదవడానికి మాత్రమే డేటాను పంపిణీ చేయడంలో పద్ధతి సహాయపడుతుంది, ఇక్కడ స్పార్క్ యొక్క సీరియలైజేషన్ పరిమితులను ట్రిగ్గర్ చేయకుండా స్థానికంగా సూచించవచ్చు. మోడల్ను ప్రసారం చేయడం ద్వారా, డేటాను నకిలీ చేయకుండా అన్ని నోడ్లలో ఫీచర్ వెలికితీత కోసం ResNet బరువులు యాక్సెస్ చేయబడతాయి, మెమరీ వినియోగం మరియు పనితీరు రెండింటినీ మెరుగుపరుస్తాయి. 🌍
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్కు మించి పంపిణీ చేయబడిన ML పైప్లైన్లకు ఈ సాంకేతికత విస్తృతంగా వర్తిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు సిఫార్సు వ్యవస్థను అమలు చేస్తున్నట్లయితే, స్పార్క్ సీరియలైజేషన్ లోపాలను నివారించడానికి మీరు వినియోగదారు ప్రాధాన్యతల యొక్క పెద్ద డేటాసెట్లను లేదా ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్లను ప్రసారం చేయవచ్చు. అదేవిధంగా, ఇతర ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ టాస్క్ల కోసం (టెక్స్ట్ వెక్టరైజేషన్ లేదా ఆడియో ప్రాసెసింగ్ వంటివి) UDFలను ఉపయోగించడం వల్ల సీరియలైజ్ చేయలేని వస్తువులను ప్రసారం చేయడం వల్ల ప్రయోజనం ఉంటుంది, డేటా డూప్లికేషన్ ఓవర్హెడ్లు లేకుండా అత్యంత సమాంతర పనులను నిర్వహించడానికి స్పార్క్ని అనుమతిస్తుంది. ఈ పద్ధతులు స్పార్క్ను అధునాతన ML వర్క్ఫ్లోలను నిర్వహించడానికి తగినంత పటిష్టంగా చేస్తాయి, నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా టాస్క్లలో పెద్ద డేటాసెట్లకు అవసరమైన స్కేలబిలిటీని అందిస్తాయి. 🚀
స్పార్క్ UDF సీరియలైజేషన్ సమస్యల కోసం సాధారణ ప్రశ్నలు మరియు పరిష్కారాలు
- SparkContext ఎందుకు డ్రైవర్లో ఉండవలసి ఉంటుంది?
- పంపిణీ చేయబడిన టాస్క్లను సమన్వయం చేయడానికి SparkContext అవసరం మరియు జాబ్ షెడ్యూలింగ్ని నిర్వహించడానికి తప్పనిసరిగా డ్రైవర్పై ఉండాలి. వర్కర్ నోడ్లు డ్రైవర్ ద్వారా కేటాయించిన విధులను అమలు చేస్తాయి, కానీ వాటికి స్వతంత్ర SparkContext యాక్సెస్ లేదు.
- ఎలాంటి పాత్ర చేస్తుంది broadcast() ఈ లోపాన్ని పరిష్కరించడంలో ఫంక్షన్ ప్లే చేయాలా?
- ది broadcast() ఫంక్షన్ మిమ్మల్ని అన్ని వర్కర్ నోడ్లతో రీడ్-ఓన్లీ వేరియబుల్ను షేర్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ప్రతి టాస్క్లో మోడల్ లేదా డేటాను తిరిగి ప్రారంభించడాన్ని నివారించడం ద్వారా మెమరీ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
- ఉపయోగిస్తున్నారు with torch.no_grad() స్పార్క్ UDFలలో అవసరమా?
- అవును, with torch.no_grad() అనుమితి సమయంలో గ్రేడియంట్ ట్రాకింగ్ను నిరోధిస్తుంది, మెమరీని ఆదా చేస్తుంది. స్పార్క్లో పెద్ద-స్థాయి ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం ఇది చాలా కీలకం, ఇక్కడ అనేక నోడ్లలో గణనలు నిర్వహించబడతాయి.
- UDFలు మరియు PySpark డేటా సీరియలైజేషన్ను విభిన్నంగా ఎలా నిర్వహిస్తాయి?
- Spark DataFrameకి UDFని వర్తింపజేసినప్పుడు, PySpark దానిలో సూచించబడిన ఏదైనా డేటాను క్రమీకరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. రన్టైమ్ లోపాలను నివారించడానికి, సాధారణంగా ప్రసారం చేయడం ద్వారా ML మోడల్ల వంటి సీరియలైజ్ చేయలేని వస్తువులను జాగ్రత్తగా నిర్వహించాలి.
- స్పార్క్లో ఫీచర్ వెలికితీత కోసం UDFలను ఉపయోగించడం యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటి?
- UDFలు డేటాఫ్రేమ్లోని ప్రతి అడ్డు వరుసలో అనుకూల పరివర్తనలను ప్రారంభిస్తాయి, స్పార్క్ని సమాంతరంగా విధులను అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ టాస్క్లలో ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ వంటి డేటా-హెవీ ప్రాసెస్లకు ఇది UDFలను అనువైనదిగా చేస్తుంది.
ర్యాపింగ్ అప్: స్పార్క్కాంటెక్స్ట్ సీరియలైజేషన్పై కీలకమైన అంశాలు
పంపిణీ చేయబడిన డేటా ప్రాసెసింగ్లో, SparkContextపై Spark యొక్క "డ్రైవర్-మాత్రమే" పరిమితి సీరియలైజేషన్ లోపాలకు దారి తీస్తుంది, ముఖ్యంగా ML మోడల్ల వంటి సీరియలైజ్ చేయలేని వస్తువులతో. బ్రాడ్కాస్టింగ్ ఆచరణాత్మక పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది, మోడల్లను వర్కర్ నోడ్లతో సమర్థవంతంగా భాగస్వామ్యం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
స్కేలబుల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ల కోసం, బ్రాడ్కాస్ట్ వేరియబుల్స్ వంటి టెక్నిక్లను ఉపయోగించడం వల్ల కాంప్లెక్స్ మోడల్లు రీలోడ్ చేయకుండానే ప్రతి నోడ్లో అందుబాటులో ఉండేలా చూస్తుంది. ఈ విధానం UDF పరిమితులను అధిగమించడంలో సహాయపడుతుంది, స్పార్క్-ఆధారిత ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ఇతర పెద్ద-స్థాయి ML వర్క్ఫ్లోల కోసం బలమైన పరిష్కారాలను సృష్టిస్తుంది. 🚀
అదనపు వనరులు మరియు సూచనలు
- Apache Sparkలో SparkContext పరిమితులు మరియు సీరియలైజేషన్ను నిర్వహించడం గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, అధికారిక డాక్యుమెంటేషన్ను చూడండి: అపాచీ స్పార్క్ డాక్యుమెంటేషన్ .
- PyTorch యొక్క ResNet మోడల్ మరియు ప్రీ-ట్రైన్డ్ ఆర్కిటెక్చర్ల వివరాలను ఇక్కడ అన్వేషించవచ్చు: PyTorch మోడల్ హబ్ .
- స్పార్క్ UDF సీరియలైజేషన్ మరియు ప్రసార ఉత్తమ అభ్యాసాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, డేటాబ్రిక్స్ సాంకేతిక మార్గదర్శకాలను చూడండి: డేటాబ్రిక్స్ డాక్యుమెంటేషన్ .
- అధునాతన వినియోగ కేసులు మరియు స్పార్క్ మెషిన్ లెర్నింగ్ పైప్లైన్ల నిర్వహణను ఇక్కడ అన్వేషించండి: డేటా సైన్స్ వైపు .