በApache Spark ውስጥ ማስተካከልን ለመቀነስ ምን ጥሩ ልምዶች አሉ?

የ Apache Spark ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃን ለማስኬድ በጣም ታዋቂ እና በሰፊው ጥቅም ላይ ከሚውሉ የኮምፒዩተር ቴክኖሎጂዎች አንዱ ነው። ነገር ግን፣ የመረጃ ስብስቦች በመጠን እና ውስብስብነት እያደጉ ሲሄዱ፣ በስፓርክ አፈጻጸም ላይ አለመመጣጠን የተለመደ ነው። ይህ አለመመጣጠን የውሂብ ሂደትን ውጤታማነት እና ፍጥነት በከፍተኛ ሁኔታ እንዲቀንስ ሊያደርግ ይችላል። ስለዚህ, ማወቅ አስፈላጊ ነው የተሻሉ ልምዶች ማስተካከልን ለመቀነስ በ Apache Spark እና አፈፃፀሙን ያመቻቹ።

በApache Spark ውስጥ ማስተካከል በተለያዩ ምክንያቶች ለምሳሌ ውጤታማ ያልሆነ የመተግበሪያ ንድፍ፣ የተሳሳተ የውቅር ምርጫ፣ ወይም የስራ አካባቢ መስፈርቶች ላይ የተመሰረተ ጥሩ ማስተካከያ አለመኖር። እነዚህን አለመመጣጠን ለማስወገድ, አስፈላጊ ነው ማሻሻል ሁለቱም የመተግበሪያ ኮድ እና ውቅሮች ከ Apache Spark.

በ Apache Spark ውስጥ ማስተካከልን ለመቀነስ በጣም አስፈላጊ ከሆኑት አንዱ ገጽታዎች አንዱ ነው። ማሻሻል የመተግበሪያው ኮድ. ይህ የሚያመለክተው ማነቆዎችን መለየት እና መፍታት በኮዱ ውስጥ, እንደ ውድ ወይም ብዙ ጊዜ ስራዎች. በተጨማሪም, እነሱ ጥቅም ላይ መዋል አለባቸው ለውጦች እና ድርጊቶች አፈጻጸምን በከፍተኛ ሁኔታ ሊያሻሽል በሚችል በተወሰኑ የውሂብ ሂደት መስፈርቶች ላይ የተመሰረቱ ተገቢ የ Spark መፍትሄዎች።

ሌላው ወሳኝ ልምምድ ነው በትክክል ማዋቀር የ Apache Spark ክላስተር. ይህ በክላስተር ውስጥ በሚገኙ ሀብቶች እና በመተግበሪያው ፍላጎቶች ላይ በመመስረት የ Spark ውቅረት መለኪያዎችን ማስተካከልን ያካትታል። ለምሳሌ, እንደ መጠን ያሉ መለኪያዎችን ማስተካከል ይችላሉ የማስታወስ ችሎታ አፈጻጸምን ለማመቻቸት እና ማስተካከልን ለመቀነስ የተመደበ፣ የኮሮች ብዛት እና ባች መጠን።

በተጨማሪም, መጠቀም ተገቢ ነው የክትትል እና የመመርመሪያ መሳሪያዎች በ Apache Spark ውስጥ ሊሆኑ የሚችሉ የአፈጻጸም ችግሮችን ለመለየት እና ለመፍታት። እነዚህ መሳሪያዎች ይፈቅዳሉ መተንተን እና በዓይነ ሕሊናህ ተመልከት ባህሪያቸውን በተሻለ ለመረዳት እና አፈፃፀሙን ሊጎዱ የሚችሉ ማነቆዎችን ወይም መጨናነቅን ለመለየት ወሳኝ ክላስተር እና የስርዓት መለኪያዎች።

ለማጠቃለል፣ ቀልጣፋ የውሂብ ሂደትን ለማረጋገጥ እና የ Apache Spark ቅነሳን ማስተካከል አስፈላጊ ነው። ከፍተኛ ሽቶ. በ የመተግበሪያ ኮድ ማመቻቸት, ላ ትክክለኛ ውቅር የክላስተር እና አጠቃቀም የክትትል እና የመመርመሪያ መሳሪያዎችተጠቃሚዎች የ Apache Sparkን አቅም ከፍ ማድረግ እና በአፈፃፀሙ ላይ አሉታዊ ተጽእኖ የሚያሳድሩትን አለመዛመጃዎች መቀነስ ይችላሉ።

- በ Apache Spark ውስጥ ትክክለኛ የውሂብ ክፍፍል

Apache Spark ን ሲጠቀሙ, ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ነው ትክክለኛ የውሂብ ክፍፍል. ይህ አሰራር የማስተካከያ ችግሮችን ለማስወገድ እና የመተግበሪያዎቻችንን አፈፃፀም ለማሻሻል አስፈላጊ ነው. ትክክለኛ ክፍፍል ያካትታል መረጃን በክላስተር ኖዶች መካከል በተሻለ ሁኔታ ያሰራጩበስፓርክ ትይዩ የማቀናበር ችሎታዎች ሙሉ በሙሉ እንድትጠቀም።

ትክክለኛ ክፍፍልን ከማሳካት ዋና ዋና ነገሮች አንዱ የውሂብ እገዳዎችን መጠን ግምት ውስጥ ማስገባት ነው. በስፓርክ ውስጥ መረጃ በክላስተር ኖዶች እንዲሰራ ብሎኮች ተከፍሏል። የብሎኮች መጠን በተቻለ መጠን ተመሳሳይነት ያለው መሆኑ አስፈላጊ ነውአንዳንድ አንጓዎች ከመጠን በላይ የሥራ ጫና እንዳይኖራቸው እና ሌሎች ደግሞ ጥቅም ላይ የማይውሉ ናቸው.

ሌላው ሊታሰብበት የሚገባው ገጽታ የምንጠቀመው የመከፋፈል ስልተ-ቀመር አይነት ነው። ብልጭታ ያቀርብልናል የተለያዩ የመከፋፈል ስልተ ቀመሮች, እንደ ሃሽ ክፍፍል፣ ክልል ክፍፍል ወይም የዘፈቀደ ክፍፍል. እያንዳንዳቸው እነዚህ ስልተ ቀመሮች አሉት ጥቅሞች እና ችግሮች, ስለዚህ ለእያንዳንዱ ጉዳይ በጣም ተስማሚ የሆነውን መምረጥ አስፈላጊ ነው.

- በ Apache Spark ውስጥ ውጤታማ ማህደረ ትውስታ አጠቃቀም

1. የክፋይ መጠን

በ Apache Spark ውስጥ ማህደረ ትውስታን ለማመቻቸት በጣም ውጤታማ ከሆኑ መንገዶች አንዱ ክፍልፋዮችን ማስተካከል ነው። ክፍልፍሎች በክላስተር ውስጥ በትይዩ የተከፋፈሉ እና የሚሠሩ የውሂብ ብሎኮች ናቸው። አስፈላጊ ነው ትክክለኛውን ሚዛን ያግኙ በክፋዮች ብዛት እና በመጠን መካከል ፣ ከመጠን በላይ ብዛት ያላቸው ክፍሎች ወደ አላስፈላጊ የማስታወስ እና ሀብቶች ፍጆታ ስለሚመሩ ፣ በቂ ያልሆነ ቁጥር ደግሞ ትይዩነት እና ደካማ አፈፃፀም ያስከትላል።

2. የማህደረ ትውስታ ማከማቻ

በ Apache Spark ውስጥ ውጤታማ የማህደረ ትውስታ አጠቃቀም ሌላው ቁልፍ ገጽታ የ የማህደረ ትውስታ ማከማቻ የመረጃው. Apache Spark ውሂብ በማህደረ ትውስታ ውስጥ እንዴት እንደሚከማች ለመቆጣጠር እንደ መሸጎጫ ወይም ጽናት ያሉ በርካታ አማራጮችን ይሰጣል። እነዚህ ዘዴዎች ይፈቅዳሉ መረጃን በማህደረ ትውስታ ውስጥ ያስቀምጡ በቀጣይ ክዋኔዎች ውስጥ እንደገና ጥቅም ላይ እንዲውል, በተደጋጋሚ ማንበብ ሳያስፈልግ ከዲስክ. በብዛት ጥቅም ላይ የዋለውን መረጃ ወይም መካከለኛ የስሌቶች ውጤቶችን በማህደረ ትውስታ ውስጥ ማከማቸት የማስፈጸሚያ ጊዜን ለመቀነስ እና ሀብቶችን ለመቆጠብ ይረዳል።

3. የተለዋዋጮችን በቂ አስተዳደር

በApache Spark ውስጥ ያለው ተለዋዋጭ አስተዳደር በተቀላጠፈ ማህደረ ትውስታ አጠቃቀም ረገድም ጠቃሚ ሚና ይጫወታል። የሚመከር ነው። አላስፈላጊ ተለዋዋጭዎችን ከመፍጠር ይቆጠቡ እና ነፃ ማህደረ ትውስታ ከአሁን በኋላ ከማያስፈልጉት ተለዋዋጮች። Apache Spark የቆሻሻ አሰባሳቢን ይጠቀማል አሁን ጥቅም ላይ ላልሆኑ ነገሮች የተመደበውን ማህደረ ትውስታ በራስ-ሰር ነጻ ለማድረግ፣ ነገር ግን ፕሮግራመሮች የሚጠቀሙባቸውን ተለዋዋጮች እንዲያውቁ እና እንዲኖራቸው አስፈላጊ ነው። በቂ ቁጥጥር ስለ ህይወቱ ዑደት። ከዚህም በተጨማሪ እ.ኤ.አ. ሊደረግ ይችላል እንደ ቴክኒኮችን መጠቀም ተለዋዋጭ መጋራት በተለያዩ ኦፕሬሽኖች መካከል ተለዋዋጮችን በማጋራት የማህደረ ትውስታ ፍጆታን ለመቀነስ።

- በ Apache Spark ውስጥ የለውጥ ስራዎችን ማመቻቸት

በ Apache Spark ውስጥ የለውጥ ስራዎችን ማመቻቸት

Apache Spark በትልቅ የመረጃ ትንተና ውስጥ በጣም ጥቅም ላይ ከዋሉት መሳሪያዎች ውስጥ አንዱ የሆነ ኃይለኛ የተከፋፈለ ፕሮሰሲንግ ሞተር ነው። ነገር ግን፣ የውሂብ ስብስቦች እና ኦፕሬሽኖች በመጠን እያደጉ ሲሄዱ፣ በስፓርክ ውስጥ ማስተካከል የስርዓት አፈጻጸምን የሚጎዳ ዋና ጉዳይ ሊሆን ይችላል። እንደ እድል ሆኖ፣ እነዚህን ማስተካከያዎች ለመቀነስ እና የበለጠ ቀልጣፋ አፈጻጸምን ለማረጋገጥ የሚረዱ በርካታ ምርጥ ልምዶች አሉ።

በ Apache Spark ውስጥ ማስተካከልን ለመቀነስ በጣም ጥሩ ከሆኑ ልምዶች ውስጥ አንዱ ነው። ትክክለኛውን ክፍፍል ይጠቀሙ. ክፋይ መረጃን ወደ ትናንሽ ቁርጥራጮች የሚከፋፍል ቴክኒክ ሲሆን ይህም ክዋኔዎች እንዲመሳሰሉ እና በተለያዩ የአቀነባባሪ ኖዶች እንዲሰራጩ ያስችላል። መረጃን በትክክል በመከፋፈል የትራንስፎርሜሽን ስራዎችን አፈፃፀም በእጅጉ ማሻሻል ይችላሉ። ይህንን ለማግኘት የመረጃውን ባህሪ መተንተን እና በጣም ተገቢውን የመከፋፈያ ስልት መምረጥ አስፈላጊ ነው, ለምሳሌ በመጠን ወይም በተወሰነ የውሂብ ባህሪ ላይ በመመስረት.

በ Apache Spark ውስጥ ማስተካከልን ለመቀነስ ሌላው መሠረታዊ ዘዴ ነው እርምጃዎችን ከማከናወንዎ በፊት አስፈላጊ ለውጦችን ይተግብሩ. በስፓርክ ውስጥ ትራንስፎርሜሽን በመረጃው ላይ የሚደረጉ ተከታታይ እርምጃዎችን የሚወስኑ ስራዎች ሲሆኑ ድርጊቶች ደግሞ የተወሰነ ውጤት የሚመልሱ ስራዎች ናቸው። አንድን ድርጊት ከመፈፀምዎ በፊት ሁሉንም አስፈላጊ ለውጦችን በመተግበር በእያንዳንዱ ድግግሞሽ ውስጥ ክዋኔዎችን ከመድገም መቆጠብ እና ጊዜን መቆጠብ ይችላሉ. በተጨማሪም ፣ አስፈላጊ በሚሆንበት ጊዜ ለውጦችን የሚገመግሙ እና አላስፈላጊ ስሌቶችን የሚያስወግዱ የሰነፍ የግምገማ ስራዎችን አጠቃቀም ግምት ውስጥ ማስገባት አስፈላጊ ነው።

- በ Apache Spark ውስጥ የውሂብ ማስተላለፍን ለመቀነስ ስልቶች

በ Apache Spark ውስጥ የውሂብ ማስተላለፍን ለመቀነስ ስልቶች

ንግዶች ከፍተኛ መጠን ያለው ውሂብ ሲያጋጥማቸው፣ የውሂብ ሂደት እና ማስተላለፍ ቅልጥፍና ወሳኝ ይሆናል። Apache Spark ለተከፋፈለ መረጃ ሂደት በስፋት ጥቅም ላይ የዋለ መድረክ ነው፣ ነገር ግን በሂደት መስቀለኛ መንገድ መካከል መረጃን ማንቀሳቀስ በጊዜ እና በንብረቶች ውድ ሊሆን ይችላል። እንደ እድል ሆኖ፣ የውሂብ ማስተላለፍን ለመቀነስ እና የስፓርክን አፈጻጸም ለማሻሻል ሊተገበሩ የሚችሉ በርካታ ስልቶች አሉ።

1. ትክክለኛ የውሂብ ክፍፍል; በስፓርክ ውስጥ የውሂብ ዝውውርን ለመቀነስ በጣም ጥሩ ከሆኑ ልምዶች አንዱ መረጃ በትክክል መከፋፈሉን ማረጋገጥ ነው. ውሂብን በጥሩ ሁኔታ በመከፋፈል ፣በማስኬጃ አንጓዎች መካከል ያለውን አላስፈላጊ የመረጃ እንቅስቃሴ ማስቀረት ይቻላል። ይህንን ለማሳካት እንደ ሃሺንግ ወይም ክልል ያሉ ተገቢ የመከፋፈል ተግባራትን መጠቀም እና የክፍሎች ብዛት ከመረጃው መጠን እና ካለው ሀብቶች ጋር የሚመጣጠን መሆኑን ማረጋገጥ ይመከራል።

2. የትራንስፎርሜሽን ምርጫ እና ውጤታማ አጠቃቀም፡- በስፓርክ ውስጥ የውሂብ ማስተላለፍን ለመቀነስ ሌላው አስፈላጊ ስልት ትራንስፎርሜሽንን መጠቀም ነው በብቃት. ይህ በመረጃው ላይ አስፈላጊውን ክንውኖች ለማከናወን ተገቢውን ለውጥ መምረጥ እና የውሂብ እንቅስቃሴን ሊጨምሩ የሚችሉ አላስፈላጊ ለውጦችን ማስወገድን ያካትታል። በተጨማሪም፣ የመቀያየርን ፍላጎት የሚቀንሱ የትራንስፎርሜሽን ስራዎችን መጠቀም አስፈላጊ ነው፣ ለምሳሌ ካርታውን መጠቀም እና ከ reduceByKey ይልቅ ትራንስፎርሜሽን ማጣራት።

3. ጽናት እና የውሂብ መሸጎጫ አጠቃቀም፡- በስፓርክ ውስጥ የውሂብ ማስተላለፍን ለመቀነስ ውጤታማ ስልት ከሚሰጡት ጽናት እና የመሸጎጫ ችሎታዎች መጠቀም ነው። በኦፕሬሽኖች ውስጥ በተደጋጋሚ ጥቅም ላይ የሚውሉ መረጃዎችን በመቆየት እና በመሸጎጥ፣ በመስቀለኛ መንገድ መካከል ውሂብን በተደጋጋሚ የማስተላለፍ ወጪን ያስወግዳሉ። በእያንዳንዱ ጉዳይ አቅም እና መስፈርቶች ላይ በመመርኮዝ መካከለኛ ውጤቶችን በማህደረ ትውስታ ወይም በዲስክ ላይ ለማስቀመጥ የቋሚ () እና መሸጎጫ () ተግባራትን መጠቀም ጥሩ ነው።

በApache Spark ውስጥ እነዚህን ስልቶች መተግበር አፈፃፀሙን በእጅጉ ለማሻሻል እና የውሂብ ማስተላለፍን ለመቀነስ ይረዳል። መረጃን በትክክል በመከፋፈል፣ ቀልጣፋ ለውጦችን በመጠቀም እና ጽናት እና መሸጎጫ በመጠቀም ንግዶች ፈጣን እና የበለጠ ወጪ ቆጣቢ የውሂብ ሂደትን ማሳካት ይችላሉ፣ በዚህም ያረጋግጣል። የበለጠ ውጤታማነት በትልቅ የመረጃ ትንተና.

- በ Apache Spark ውስጥ ውጤታማ የመሸጎጫ አስተዳደር

La ቀልጣፋ መሸጎጫ አስተዳደር በ Apache Spark ውስጥ ያለውን ለመቀነስ አስፈላጊ ነው የተስተካከለ እና የመተግበሪያ አፈጻጸምን ያሻሽሉ። ውሂቡ በሚሰራበት እና በሚሸጎጥበት ጊዜ፣ ከዚህ ቀደም የተሰላ መረጃን የመድረሻ ጊዜን መቀነስ አስፈላጊ ነው፣ ይህ ደግሞ ሂደቱን በከፍተኛ ሁኔታ ሊቀንስ ይችላል። በ Apache Spark ውስጥ ቀልጣፋ የመሸጎጫ አስተዳደርን ለማረጋገጥ አንዳንድ ምርጥ ልምዶች ከዚህ በታች አሉ።

1. ትክክለኛው የመሸጎጫ መጠን: የአፈጻጸም ችግሮችን ለማስቀረት የስፓርክ መሸጎጫውን በትክክል መጠን ማድረጉ አስፈላጊ ነው። በጣም ትንሽ የመሸጎጫ መጠን አስፈላጊ የሆኑትን መረጃዎች ያለጊዜው ማስወጣትን ሊያስከትል ይችላል, ከመጠን በላይ ትልቅ መጠን ደግሞ ወደ አላስፈላጊ ማህደረ ትውስታ ምደባ ሊመራ ይችላል. መለኪያውን ማስተካከል ተገቢ ነው spark.storage.memoryFraction ለካሼው ከጠቅላላው ማህደረ ትውስታ ውስጥ ተገቢውን ክፍልፋይ ለመመደብ.

2. ቀልጣፋ የውሂብ ማከማቻ፡- በስፓርክ ውስጥ ማስተካከልን ለመቀነስ ውሂብን መሸጎጫ ማድረግ አስፈላጊ ነው። ውጤታማ መንገድ. ጥሩ ልምምድ በዲስክ ላይ ያለውን የውሂብ መጠን በእጅጉ የሚቀንስ እንደ ፓርኬት ወይም ኦአርሲ ያሉ የተጨመቁ የማከማቻ ቅርጸቶችን መጠቀም ነው። በተጨማሪም መረጃን በፍትሃዊነት ለማሰራጨት እና ተደራሽነትን ለማቅለል ተገቢውን የመከፋፈል ስልቶችን መጠቀም ተገቢ ነው።

3. ጽናት ብልጥ አጠቃቀም፡- የተመረጠ ጽናት በስፓርክ ውስጥ የመሸጎጫ ቅልጥፍናን ለማሻሻል ይረዳል። ምንም እንኳን ስፓርክ በመሸጎጫው ውስጥ መረጃን በራስ-ሰር የማቆየት ችሎታ ቢኖረውም, የሚቆይበትን መረጃ በጥንቃቄ መምረጥ ጥሩ ነው. ለመቀጠል ትክክለኛውን ውሂብ በመምረጥ፣ ወደ መሸጎጫው ውስጥ አላስፈላጊ የውሂብ መጫንን ያስወግዳሉ እና አጠቃላይ አፈፃፀምን ያሻሽላሉ።

- ምርጥ የ Apache Spark ውቅር አጠቃቀም

ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃን በማቀናበር እና በመተንተን አውድ ውስጥ ፣ የ Apache Spark መሠረታዊ መሣሪያ ሆኗል. ነገር ግን፣ የመተግበሪያ ቅልጥፍናን እና አፈጻጸምን ከፍ ለማድረግ ቅንብሮችዎን በጥሩ ሁኔታ እየተጠቀሙ መሆንዎን ማረጋገጥ አስፈላጊ ነው። Apache Sparkን ለጥሩ አጠቃቀም አንዳንድ ምርጥ ልምዶች ከዚህ በታች አሉ።

Apache Spark ን ሲያዋቅሩ ከግምት ውስጥ ከሚገቡት ቁልፍ ገጽታዎች ውስጥ አንዱ የ የክላስተር ሀብቶች ትክክለኛ ምደባ. የክላስተር ኖዶችን ባህሪያት መረዳት እና በመካከላቸው ሚዛናዊ በሆነ መልኩ ሀብቶችን ማሰራጨት አስፈላጊ ነው. በተጨማሪም ፣ ከማህደረ ትውስታ ገደቦች እና በስፓርክ ሂደቶች ጥቅም ላይ የሚውሉትን የኮሮች ብዛት ጋር የተዛመዱ መለኪያዎችን ማስተካከል ይመከራል። ይህም ያሉትን ሀብቶች በአግባቡ ለመጠቀም እና መሟጠጥን ወይም ከመጠን በላይ መጨመርን ለማስወገድ ያስችላል።

Apache Sparkን በጥሩ ሁኔታ ለመጠቀም ሌላው አስፈላጊ ልምምድ ነው። የውሂብ ማንበብ እና መጻፍ ክወናዎችን ያሻሽሉ. ተገቢውን የውሂብ መዋቅር መረጃውን ለመወከል እና አላስፈላጊ ለውጦችን ለማስወገድ ጥቅም ላይ መዋል አለበት. በተጨማሪም ፣ ቀልጣፋ የማከማቻ እና የመጨመቂያ ቅርጸቶችን ለመጠቀም ይመከራል። ለምሳሌ, አጠቃቀም ፓርኩር እንደ ማከማቻ ቅርጸት የማንበብ እና የመጻፍ ስራዎችን በእጅጉ ሊያሻሽል ይችላል. እንዲሁም በዳታ ፍሬም እና አርዲዲዎች ውስጥ ውሂቡን በእኩል መጠን በማሰራጨት እና በመስቀለኛ ቋቶች መካከል ከመጠን ያለፈ የውሂብ እንቅስቃሴን በማስወገድ ተገቢውን ክፍልፋዮችን መጠቀም ተገቢ ነው።

- በ Apache Spark ውስጥ ውጤታማ የተከፋፈሉ ስልተ ቀመሮችን መተግበር

በApache Spark ውስጥ ቀልጣፋ የተከፋፈሉ ስልተ ቀመሮችን ሲተገብሩ ከሚያሳስቧቸው ዋና ዋና ጉዳዮች አንዱ ማስተካከልን መቀነስ ነው። መቃኘት የሚያመለክተው በክላስተር ኖዶች መካከል መተላለፍ ያለበትን የውሂብ መጠን ነው፣ እሱም ሀ ሊሆን ይችላል። ጭቃ ለስርዓት አፈፃፀም እና መስፋፋት. እንደ እድል ሆኖ፣ ለመቀነስ የሚያግዙ አንዳንድ ምርጥ ልምዶች አሉ። ይህ ችግር.

1. የተመቻቹ ስልተ ቀመሮችን ተጠቀም፡- በተከፋፈሉ አካባቢዎች ውስጥ በብቃት ለመስራት በተለይ የተነደፉ ስልተ ቀመሮችን መምረጥ አስፈላጊ ነው. እነዚህ ስልተ ቀመሮች ማስተካከልን ለመቀነስ እና የስፓርክ አርክቴክቸርን ሙሉ በሙሉ ለመጠቀም የተመቻቹ ናቸው። አንዳንድ ምሳሌዎች ቀልጣፋ የተከፋፈሉ ስልተ ቀመሮች አጠቃላይ የግራዲየንት ማበልጸጊያ (GBDT) አልጎሪዝም እና የስቶቻስቲክ ግራዲየንት መውረድ (SGD) ስልተቀመር ያካትታሉ።

2. ውሂቡን መከፋፈል; መረጃን ወደ ክፍልፋዮች መከፋፈል የስራ ጫናውን በክላስተር ኖዶች ላይ በእኩል ለማሰራጨት እና ስሮትሉን ለመቀነስ ይረዳል። ስፓርክ የመመለሻ ተግባሩን በመጠቀም ወይም ውሂብ በሚጭኑበት ጊዜ የተወሰነ ክፍልፋዮችን በመግለጽ መረጃን ለመከፋፈል ይፈቅድልዎታል። ጭነቱን ለማመጣጠን እና ከመጠን በላይ ማስተካከልን ለማስወገድ ተገቢውን የክፍሎች ብዛት መምረጥ አስፈላጊ ነው.

3. ቀልጣፋ የመቀነስ ስራዎችን እና ማጣሪያዎችን ተጠቀም፡- በስፓርክ ውስጥ የመቀነስ ወይም የማጣራት ስራዎችን በሚተገበሩበት ጊዜ እንደ "reduceByKey" ወይም "ማጣሪያ" ያሉ Spark-specific aggregation እና የማጣሪያ ተግባራትን እንዲጠቀሙ ይመከራል። እነዚህ ባህሪያት ማስተካከልን ለመቀነስ እና ክዋኔዎች በተከፋፈሉ አካባቢዎች ውስጥ በብቃት እንዲከናወኑ ለማድረግ የተመቻቹ ናቸው። በተጨማሪም አላስፈላጊ ለውጦችን እና መካከለኛ እርምጃዎችን በመጠቀም መረጃን ከማባዛት መቆጠብ አስፈላጊ ነው።

- በ Apache Spark ውስጥ የተሻሻለ የስህተት መቻቻል

ከ Apache Spark ጋር ሲሰሩ ከነበሩት ዋና ተግዳሮቶች አንዱ ስህተትን መቻቻል ነው። ብልሽቶች በተለያዩ ምክንያቶች ሊከሰቱ ይችላሉ ለምሳሌ በኮዱ ውስጥ ያሉ ስህተቶች፣ የአውታረ መረብ ችግሮች ወይም የሃርድዌር ውድቀት። ስለዚህ፣ በ Apache Spark ውስጥ የስህተት መቻቻልን ለማሻሻል ስልቶችን መተግበር በጣም አስፈላጊ ነው። ይህንን ለማሳካት ከተመረጡት ምርጥ ልምዶች አንዱ የ Spark አብሮገነብ ጥፋት መቻቻልን Resilient Distributed Datasets (RDD) መጠቀም ነው።.

በApache Spark ውስጥ ያሉ RDDዎች በውሂብ ስብስቦች ላይ የተተገበሩ ለውጦችን በመከታተል የውሂብ ሂደት ስርዓቱ ስህተት እንዲቋቋም ያስችለዋል። ይህ ማለት ውድቀት በሚከሰትበት ጊዜ የጠፋውን መረጃ ከተመዘገቡት ለውጦች እንደገና መገንባት ይቻላል. ይህንን ተግባር ሙሉ በሙሉ ለመጠቀም RDD ዎችን በማህደረ ትውስታ ሳይሆን እንደ HDFS ወይም S3 ባሉ ቀጣይነት ባለው የማከማቻ ስርዓት ውስጥ ማከማቸት ይመከራል።

በ Apache Spark ውስጥ የስህተት መቻቻልን ለማሻሻል ሌላው ጠቃሚ ልምምድ የክትትል እና የማገገሚያ ዘዴዎችን መተግበር ነው. የድጋሚ ሙከራ ጊዜን ለመቀነስ ነባሪውን የስፓርክ ውቅረት ማስተካከል እና የድጋሚ ሙከራ መለኪያዎችን ማስተካከል የስህተት መቻቻልን ለማሻሻል ይረዳል።. በተጨማሪም የስፓርክን ምንጮችን ለማስተዳደር እና ለውድቀት መዳን በቂ አቅም መኖሩን ለማረጋገጥ የService Resource Manager (SRM) እንዲጠቀሙ ይመከራል። ይህ ስርዓቱ ከብልሽቶች ማገገም መቻሉን ያረጋግጣል. ውጤታማ በሆነ መንገድ እና በመረጃ ሂደት ውስጥ ከፍተኛ መቆራረጦች ሳይኖሩ.