តើលទ្ធផល Spark កើនឡើងយ៉ាងដូចម្តេច?

ការរួមបញ្ចូលគ្នា⁢នៃលទ្ធផល Spark វាជាដំណើរការមួយ។ ជាមូលដ្ឋានក្នុងការវិភាគ និងដំណើរការនៃទិន្នន័យដ៏ធំ។ Spark ដែលជាក្របខ័ណ្ឌដំណើរការចែកចាយដ៏ពេញនិយម ផ្តល់នូវជម្រើសជាច្រើនដើម្បីចូលរួម និងរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៃប្រតិបត្តិការដែលបានអនុវត្តនៅក្នុងបរិយាកាសរបស់អ្នក។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីបច្ចេកទេស និងវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗដែល Spark ផ្តល់អោយដើម្បីបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផល មានប្រសិទ្ធិភាព. ពីការរួមបញ្ចូល RDDs ដល់ការប្រើប្រាស់ប្រតិបត្តិការប្រមូលផ្តុំ អ្នកនឹងរកឃើញពីរបៀបធ្វើឱ្យអស់ពីសមត្ថភាពដែលផ្តល់ដោយ Spark ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងឆាប់រហ័ស។ នៅក្នុងគម្រោងរបស់អ្នក។ នៃ Big⁤ Data ។

ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃ RDDs វាគឺជាវិធីមូលដ្ឋាន និងសាមញ្ញបំផុតមួយក្នុងការបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark ។ RDDs (Resilient ​ Distributed Datasets) គឺជារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យមូលដ្ឋាននៅក្នុង Spark ហើយអនុញ្ញាតឱ្យមានប្រតិបត្តិការចែកចាយ និងស្របគ្នា។ តាមរបៀបដ៏មានប្រសិទ្ធភាព. តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នារវាង RDDs ពីរ ឬច្រើន ប្រតិបត្តិការដូចជាការរួបរួម ចំនុចប្រសព្វ ឬភាពខុសគ្នាអាចត្រូវបានអនុវត្តរវាងសំណុំទិន្នន័យ ដូច្នេះការផ្តល់នូវភាពបត់បែនដ៏អស្ចារ្យក្នុងការរៀបចំ និងរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៃប្រតិបត្តិការដែលបានអនុវត្តនៅក្នុង Spark ។

វិធីមួយទៀតដើម្បីបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark គឺតាមរយៈប្រតិបត្តិការប្រមូលផ្តុំ។ ប្រតិបត្តិការទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យលទ្ធផលជាច្រើនបញ្ចូលគ្នាទៅជាតែមួយ ដោយប្រើមុខងារប្រមូលផ្តុំដូចជា ផលបូក មធ្យមភាគ អតិបរមា ឬអប្បបរមា។ ដោយប្រើប្រតិបត្តិការទាំងនេះ វាអាចទៅរួចដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលរួម និងសង្ខេបពីទិន្នន័យមួយចំនួនធំក្នុងជំហានតែមួយ ដែលអាចមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅក្នុងសេណារីយ៉ូដែលវាតម្រូវឱ្យគណនាម៉ែត្រ ឬស្ថិតិលើសំណុំទិន្នន័យពេញលេញ។

បន្ថែមពីលើការប្រមូលផ្តុំ RDD និងប្រតិបត្តិការបញ្ចូលគ្នា។ Spark ក៏ផ្តល់នូវបច្ចេកទេសផ្សេងទៀតសម្រាប់ការផ្សំលទ្ធផល ដូចជាការប្រើប្រាស់អថេរបង្គរ និងការប្រើប្រាស់មុខងារកាត់បន្ថយ។ អថេរកកកុញអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រមូលលទ្ធផលនៃ មធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាព នៅកន្លែងតែមួយ ជាពិសេសនៅពេលដែលអ្នកចង់ចែករំលែកព័ត៌មានរវាងកិច្ចការផ្សេងៗ។ ម៉្យាងវិញទៀត មុខងារកាត់បន្ថយអនុញ្ញាតឱ្យលទ្ធផលច្រើនបញ្ចូលគ្នាទៅជាលទ្ធផលតែមួយដោយអនុវត្តប្រតិបត្តិការដែលកំណត់ដោយអ្នកប្រើប្រាស់។ បច្ចេកទេសទាំងនេះផ្តល់នូវភាពបត់បែនកាន់តែច្រើន និងការគ្រប់គ្រងលើរបៀបដែលលទ្ធផលត្រូវបានបញ្ចូលគ្នានៅក្នុង Spark ។

នៅក្នុងសេចក្ដីសង្ខេប, ការរួមបញ្ចូលលទ្ធផល⁢of⁤នៅក្នុង Spark គឺជាដំណើរការ⁢សំខាន់សម្រាប់រៀបចំ និងវិភាគ ⁤ ទិន្នន័យធំ។ មធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាព. Spark ផ្តល់នូវបច្ចេកទេស និងវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗគ្នាដើម្បីបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផល ដូចជាការរួមបញ្ចូល RDDs ប្រតិបត្តិការប្រមូលផ្តុំ ការប្រើប្រាស់អថេរកកកុញ និងមុខងារកាត់បន្ថយ។ តាមរយៈការទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពេញលេញពីឧបករណ៍ទាំងនេះ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកវិភាគអាចទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងរហ័សនៅក្នុងគម្រោងអភិវឌ្ឍន៍របស់ពួកគេ។ ទិន្នន័យ​ធំ. នៅក្នុងផ្នែកខាងក្រោម យើងនឹងស្វែងយល់ពីបច្ចេកទេសនីមួយៗយ៉ាងលម្អិត និងផ្តល់ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង ដើម្បីយល់កាន់តែច្បាស់អំពីរបៀបដែលលទ្ធផលត្រូវបានបញ្ចូលគ្នានៅក្នុង Spark ។

1. ចូលរួម Algorithms ⁢មាននៅក្នុង Spark

Spark គឺ​ជា​ក្របខ័ណ្ឌ​កុំព្យូទ័រ​ដែល​បាន​ចែកចាយ​ដែល​ផ្តល់​នូវ​ជួរ​ដ៏ធំទូលាយ​នៃ​ការ​ផ្សំ​ក្បួន​ដោះស្រាយ​ដើម្បី​បញ្ចូល​គ្នា​នូវ​លទ្ធផល​នៃ​ប្រតិបត្តិការ​ស្របគ្នា។ ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងការធ្វើមាត្រដ្ឋាននៅក្នុងបរិស្ថានទិន្នន័យធំ។ ខាង​ក្រោម​នេះ​គឺ​ជា​ក្បួន​ដោះស្រាយ​ការ​ចូល​រួម​ដែល​គេ​ប្រើ​ច្រើន​បំផុត​ក្នុង​ Spark៖

• បញ្ចូលចូលគ្នា៖ ក្បួនដោះស្រាយនេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវសំណុំទិន្នន័យដែលបានបញ្ជាទិញពីរទៅក្នុងសំណុំលំដាប់តែមួយ។ វាប្រើវិធីសាស្រ្តបែងចែក និងយកឈ្នះដើម្បីបញ្ចូលទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងធានាបាននូវប្រតិបត្តិការរួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងរលូន។
• ចូលរួម៖ ក្បួន​ដោះស្រាយ​ការ​ចូល​រួម​រួម​បញ្ចូល​សំណុំ​ទិន្នន័យ​ពីរ​ដោយ​ផ្អែក​លើ​គន្លឹះ​ទូទៅ។ វាប្រើបច្ចេកទេសដូចជាការបែងចែក និងការចែកចាយទិន្នន័យឡើងវិញ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការបញ្ចូលគ្នា។ ក្បួនដោះស្រាយនេះមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់នៅក្នុងតារាងចូលរួមប្រតិបត្តិការ⁤in សំណួរ SQL.
• GroupByKey៖ ក្បួន​ដោះស្រាយ​នេះ​ដាក់​ក្រុម​តម្លៃ​ដែល​ទាក់ទង​នឹង​គន្លឹះ​នីមួយៗ​ទៅ​ក្នុង​សំណុំ⁢​នៃ​ទិន្នន័យ។ វាមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅពេលដែលអ្នកត្រូវអនុវត្តប្រតិបត្តិការប្រមូលផ្តុំ ដូចជាការបន្ថែម ឬមធ្យម ដោយផ្អែកលើគន្លឹះដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

ក្បួនដោះស្រាយការភ្ជាប់ទាំងនេះគ្រាន់តែជាគំរូនៃជម្រើសដែលមាននៅក្នុង Spark ប៉ុណ្ណោះ។ នីមួយៗផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍តែមួយគត់ និងអាចប្រើក្នុងសេណារីយ៉ូផ្សេងៗគ្នា អាស្រ័យលើតម្រូវការជាក់លាក់នៃកម្មវិធី។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹង និងទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពេញលេញនៃក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះ ដើម្បីធានាបាននូវការអនុវត្តដ៏ល្អប្រសើរ និងលទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាននៅក្នុងគម្រោង Spark ។

2. វិធីសាស្រ្តរួមបញ្ចូលគ្នាទិន្នន័យ⁢នៅក្នុង Spark

ពួកវាមាន⁢ ពហុ។ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យសំណុំទិន្នន័យផ្សេងគ្នាត្រូវបានចូលរួមប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ វិធីសាស្រ្តមួយក្នុងចំណោមវិធីសាស្រ្តទូទៅបំផុតគឺ វិធីសាស្រ្តចូលរួមដែលអនុញ្ញាតឱ្យសំណុំទិន្នន័យពីរ ឬច្រើនបញ្ចូលគ្នាដោយប្រើសោធម្មតា។ វិធីសាស្ត្រនេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅពេលអ្នកចង់ទាក់ទងទិន្នន័យដោយផ្អែកលើលក្ខណៈជាក់លាក់មួយ ដូចជាឧបករណ៍កំណត់អត្តសញ្ញាណតែមួយគត់។ Spark ផ្តល់នូវប្រភេទផ្សេងគ្នានៃការចូលរួមដូចជា ខាងក្នុង ចូលរួមខាងឆ្វេង ចូលរួមខាងស្ដាំ និងការចូលរួមខាងក្រៅពេញលេញ ដើម្បីសម្របទៅនឹងសេណារីយ៉ូផ្សេងៗ។

វិធីសាស្រ្តមួយផ្សេងទៀតនៃការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យនៅក្នុង Spark⁤ គឺ វិធីសាស្រ្តប្រមូលផ្តុំ. វិធីសាស្រ្តនេះអនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យបញ្ចូលគ្នាដោយបន្ថែមតម្លៃដោយផ្អែកលើគន្លឹះទូទៅ។ វាមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅពេលអ្នកចង់ទទួលបានលទ្ធផលសរុប ដូចជាការគណនាផលបូក មធ្យម អប្បបរមា ឬអតិបរមានៃគុណលក្ខណៈជាក់លាក់មួយ។ ⁤ Spark ផ្តល់នូវមុខងារប្រមូលផ្តុំជាច្រើន⁢ ដូចជា ផលបូក ចំនួន មធ្យម អប្បបរមា និងអតិបរមា ដែលធ្វើឱ្យវាមានភាពងាយស្រួល ដំណើរការនេះ.

បន្ថែមពីលើវិធីសាស្រ្តដែលបានរៀបរាប់ Spark ក៏ផ្តល់ជូនផងដែរ។ ប្រតិបត្តិការឆ្លងដែលអនុញ្ញាតឱ្យសំណុំទិន្នន័យពីរបញ្ចូលគ្នាដោយគ្មានសោរួម។ ប្រតិបត្តិការទាំងនេះបង្កើតបន្សំដែលអាចធ្វើបានទាំងអស់រវាងធាតុនៃសំណុំទាំងពីរ ហើយអាចមានប្រយោជន៍ក្នុងករណីដូចជាជំនាន់ នៃផលិតផលមួយ។ Cartesian ឬបង្កើតសំណុំទិន្នន័យសម្រាប់ការធ្វើតេស្តទូលំទូលាយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារតែថាមពលគណនាដែលត្រូវការ ប្រតិបត្តិការទាំងនេះអាចចំណាយច្រើនក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃពេលវេលាប្រតិបត្តិ និងធនធាន។

3. កត្តាដែលត្រូវពិចារណានៅពេលបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark

ដំណើរការចែកចាយ Spark

គុណសម្បត្តិមួយក្នុងចំណោមគុណសម្បត្តិដែលគួរអោយកត់សំគាល់បំផុតរបស់ Spark គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដំណើរការទិន្នន័យដ៏ធំក្នុងលក្ខណៈចែកចាយ។ នេះគឺដោយសារតែម៉ាស៊ីនដំណើរការនៅក្នុងអង្គចងចាំរបស់វា និងសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបំបែក និងចែកចាយកិច្ចការនៅទូទាំងចង្កោមនៃថ្នាំង។ នៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការរក្សាទុកចំណុចនេះក្នុងចិត្តដើម្បីធានាបាននូវដំណើរការល្អបំផុត។ ⁢ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការចែកចាយភារកិច្ចរវាងថ្នាំងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងប្រើប្រាស់ធនធានដែលមានច្រើនបំផុត។

ការរក្សាទុកទិន្នន័យ និងការបន្ត

កា​ប្រើប្រាស់​នៃ ឃ្លាំងសម្ងាត់ និង ភាពស្ថិតស្ថេរនៃទិន្នន័យ ⁢ គឺជាកត្តាសំខាន់មួយទៀតដែលត្រូវពិចារណានៅពេលបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផល ⁢in Spark ។⁢ នៅពេលប្រតិបត្តិការ⁢an ត្រូវបានអនុវត្ត Spark⁢ រក្សាទុកលទ្ធផលនៅក្នុងអង្គចងចាំ ឬទៅថាស អាស្រ័យលើរបៀបដែលវាត្រូវបានកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ។ ដោយប្រើឃ្លាំងសម្ងាត់សមស្រប ឬជាប់លាប់ វាអាចរក្សាទុកទិន្នន័យនៅក្នុងទីតាំងដែលអាចចូលដំណើរការបានសម្រាប់សំណួរ និងការគណនានាពេលអនាគត ដូច្នេះជៀសវាងការគិតឡើងវិញនូវលទ្ធផលម្តងទៀត។ នេះអាចធ្វើអោយដំណើរការប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលជាច្រើននៅក្នុង Spark ។

ការជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយត្រឹមត្រូវ។

ការជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយត្រឹមត្រូវក៏ជាកត្តាសំខាន់ផងដែរនៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark អាស្រ័យលើប្រភេទទិន្នន័យ និងលទ្ធផលដែលចង់បាន ក្បួនដោះស្រាយជាក់លាក់អាចមានប្រសិទ្ធភាពជាងអ្នកដទៃ។ ឧទាហរណ៍ប្រសិនបើអ្នកចង់អនុវត្ត ក ការដាក់ជាក្រុម o ចំណាត់ថ្នាក់ នៃទិន្នន័យ អ្នកអាច⁢ជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយសមស្រប⁤ដូចជា K-means ឬ Logistic Regression រៀងៗខ្លួន។ តាមរយៈការជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយត្រឹមត្រូវ វាអាចកាត់បន្ថយពេលវេលាដំណើរការ និងទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវជាងមុននៅក្នុង Spark ។

4. យុទ្ធសាស្ត្ររួមបញ្ចូលគ្នាទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៅក្នុង Spark

Spark គឺជាប្រព័ន្ធដំណើរការទិន្នន័យដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់សមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការគ្រប់គ្រងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ លក្ខណៈសំខាន់មួយរបស់ Spark គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបញ្ចូលគ្នានូវទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដែលមានសារៈសំខាន់ក្នុងករណីប្រើប្រាស់ជាច្រើន។ មាន​មួយ​ចំនួន ដែលអាចប្រើបានអាស្រ័យលើតម្រូវការគម្រោង។

យុទ្ធសាស្ត្រមួយក្នុងចំណោមយុទ្ធសាស្ត្រទូទៅបំផុតសម្រាប់ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យនៅក្នុង Spark គឺ ចូលរួមដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបញ្ចូលគ្នានូវសំណុំទិន្នន័យពីរ ឬច្រើនដោយផ្អែកលើជួរឈរទូទៅមួយ។ ការ​ចូលរួម​អាច​មាន​ច្រើន​ប្រភេទ រួម​ទាំង​ការ​ចូលរួម​ខាង​ក្នុង ការ​ចូលរួម​ខាង​ក្រៅ និង​ការ​ចូលរួម​ខាង​ឆ្វេង ឬ​ស្ដាំ​ប្រភេទ​នីមួយៗ​មាន​លក្ខណៈ​ផ្ទាល់​ខ្លួន​របស់​វា ហើយ​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​អាស្រ័យ​លើ​ទិន្នន័យ​ដែល​អ្នក​ចង់​បញ្ចូល​គ្នា និង​លទ្ធផល​ដែល​អ្នក​ចង់ ទទួលបាន។

យុទ្ធសាស្រ្តដ៏មានប្រសិទ្ធភាពមួយផ្សេងទៀតសម្រាប់ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យនៅក្នុង Spark គឺ ការបែងចែក. Repartitioning គឺជាដំណើរការនៃការចែកចាយទិន្នន័យឡើងវិញនៅទូទាំង Spark cluster ដោយផ្អែកលើជួរឈរគន្លឹះ ឬសំណុំនៃជួរឈរ។ វាអាចមានប្រយោជន៍នៅពេលអ្នកចង់បញ្ចូលគ្នានូវទិន្នន័យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពដោយប្រើប្រតិបត្តិការចូលរួមនៅពេលក្រោយ។ ការបែងចែកអាចត្រូវបានធ្វើដោយប្រើមុខងារ ការបែងចែក ⁢ នៅក្នុង Spark ។

5. ការពិចារណាលើការអនុវត្តនៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark

នៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង ⁤Spark វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការរក្សាទុកការពិចារណាលើការអនុវត្តមួយចំនួន។ នេះធានាថាដំណើរការបញ្ចូលគ្នាមានប្រសិទ្ធភាព⁢និងមិនប៉ះពាល់ដល់⁢ពេលវេលាប្រតិបត្តិនៃកម្មវិធី។ នេះ​ជា​អនុសាសន៍​មួយ​ចំនួន​ដើម្បី​បង្កើន​ប្រសិទ្ធភាព​ការ​អនុវត្ត​នៅ​ពេល​រួម​បញ្ចូល​លទ្ធផល​ក្នុង Spark៖

1. ជៀសវាងប្រតិបត្តិការសាប់៖ ប្រតិបត្តិការសាប់ដូចជា ក្រុមByKey ទាំង កាត់បន្ថយByKeyអាចមានតម្លៃថ្លៃក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការអនុវត្ត ដោយសារពួកវាពាក់ព័ន្ធនឹងការផ្ទេរទិន្នន័យរវាងថ្នាំងចង្កោម។ ដើម្បីជៀសវាងបញ្ហានេះវាត្រូវបានណែនាំឱ្យប្រើប្រតិបត្តិការប្រមូលផ្តុំដូចជា កាត់បន្ថយByKey o ក្រុមដោយ ជំនួសវិញ ដោយសារពួកគេកាត់បន្ថយចលនាទិន្នន័យ។

2. ប្រើឃ្លាំងទិន្នន័យកម្រិតមធ្យម⁤៖ នៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង ⁢Spark ទិន្នន័យកម្រិតមធ្យមអាចនឹងត្រូវបានបង្កើត ដែលត្រូវបានប្រើក្នុងប្រតិបត្តិការច្រើន។ ដើម្បីកែលម្អការអនុវត្ត វាត្រូវបានណែនាំឱ្យប្រើមុខងារ⁢ the⁤ ឃ្លាំង​សម្ងាត់() o បន្ត () ដើម្បីរក្សាទុកទិន្នន័យកម្រិតមធ្យមនេះនៅក្នុងអង្គចងចាំ។ នេះជៀសវាងការគណនាឡើងវិញរាល់ពេលដែលពួកវាត្រូវបានប្រើក្នុងប្រតិបត្តិការជាបន្តបន្ទាប់។

3. ទាញយកប្រយោជន៍ពីការប៉ារ៉ាឡែល៖ Spark ត្រូវ​បាន​គេ​ស្គាល់​សម្រាប់​សមត្ថភាព​ដំណើរ​ការ​ស្រប​គ្នា​របស់​វា ដែល​អនុញ្ញាត​ឱ្យ​កិច្ចការ​ត្រូវ​បាន​ប្រតិបត្តិ​ស្រប​គ្នា​លើ​ថ្នាំង​ច្រើន​ក្នុង​ចង្កោម។ នៅពេលបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផល វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីសមត្ថភាពប៉ារ៉ាឡែលនេះ។ ដើម្បី⁢ធ្វើវា វាត្រូវបានណែនាំឱ្យប្រើប្រតិបត្តិការដូចជា ភាគថាសផែនទី o ផែនទីផ្ទះល្វែងដែល⁢អនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យត្រូវបានដំណើរការស្របគ្នានៅក្នុងភាគថាស RDD នីមួយៗ។

6. ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃលទ្ធផលរួមបញ្ចូលគ្នានៅក្នុង ⁢Spark

នេះ​ជា​ទិដ្ឋភាព​សំខាន់​មួយ​ក្នុង​ការ​ធ្វើ​ឱ្យ​ប្រសើរ​ឡើង​នូវ​ដំណើរការ និង​ប្រសិទ្ធភាព​នៃ​កម្មវិធី​របស់​យើង។ នៅក្នុង Spark នៅពេលដែលយើងធ្វើប្រតិបត្តិការដូចជា តម្រង ការគូសផែនទី ឬការប្រមូលផ្តុំ លទ្ធផលកម្រិតមធ្យមត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងអង្គចងចាំ ឬនៅលើថាស មុនពេលត្រូវបានបញ្ចូលគ្នា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អាស្រ័យលើការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងទំហំនៃទិន្នន័យ ការរួមបញ្ចូលគ្នានេះអាចមានតម្លៃថ្លៃទាក់ទងនឹងពេលវេលា និងធនធាន។

ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការរួមបញ្ចូលគ្នានេះ Spark ប្រើបច្ចេកទេសផ្សេងៗដូចជាការបែងចែកទិន្នន័យ និងការប្រតិបត្តិស្របគ្នា។ ការបែងចែកទិន្នន័យមានការបែងចែកសំណុំទិន្នន័យទៅជាបំណែកតូចៗ ហើយចែកចាយវានៅលើថ្នាំងផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីប្រើប្រាស់ធនធានដែលមានច្រើនបំផុត។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យថ្នាំងនីមួយៗដំណើរការកំណាត់ទិន្នន័យរបស់វាដោយឯករាជ្យ និងស្របគ្នា ដូច្នេះកាត់បន្ថយពេលវេលាប្រតិបត្តិ។

ទិដ្ឋភាពសំខាន់មួយទៀតគឺ ការប្រតិបត្តិស្របគ្នា។ដែលជាកន្លែងដែល Spark បែងចែកប្រតិបត្តិការទៅជាភារកិច្ចផ្សេងៗគ្នា ហើយប្រតិបត្តិពួកវាក្នុងពេលដំណាលគ្នានៅលើថ្នាំងផ្សេងៗគ្នា។ នេះ⁤អនុញ្ញាតឱ្យប្រើប្រាស់ធនធានដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងបង្កើនល្បឿនការរួមបញ្ចូលគ្នានៃលទ្ធផល។ លើសពីនេះ Spark ⁢មានលទ្ធភាព⁢ក្នុងការកែតម្រូវចំនួនភារកិច្ចដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើទំហំទិន្នន័យ និងសមត្ថភាពថ្នាំង ដូច្នេះធានាបាននូវតុល្យភាពដ៏ល្អប្រសើររវាងការអនុវត្ត និងប្រសិទ្ធភាព។ បច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទាំងនេះរួមចំណែកដល់ការកែលម្អពេលវេលាឆ្លើយតបនៃកម្មវិធីរបស់យើង⁢នៅក្នុង Spark ។

7. អនុសាសន៍ដើម្បីជៀសវាងការប៉ះទង្គិចនៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark

:

1. ប្រើវិធីសាស្រ្ត ⁢ សមស្របនៃការរួមបញ្ចូលគ្នា៖ ⁢នៅពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការប្រើវិធីសាស្រ្តសមស្រប ដើម្បីជៀសវាងការប៉ះទង្គិច និងទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។ Spark ផ្តល់​នូវ​វិធី​សាស្រ្ដ​នៃ​ការ​ចូលរួម​ផ្សេង​គ្នា​ដូច​ជា​ការ​ចូល​រួម ការ​រួបរួម ការ​បញ្ចូល​ចូល​គ្នា​ក្នុង​ចំណោម​អ្នក​ដទៃ​ទៀត។ ⁢ វាចាំបាច់ក្នុងការស្វែងយល់ពីភាពខុសគ្នារវាងវិធីសាស្រ្តនីមួយៗ ហើយជ្រើសរើសមួយដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់កិច្ចការដែលមាននៅក្នុងដៃ។ លើសពីនេះទៀត វាត្រូវបានណែនាំឱ្យអ្នកស្គាល់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងជម្រើសដែលមានសម្រាប់វិធីសាស្ត្រនីមួយៗ ព្រោះវាអាចប៉ះពាល់ដល់ដំណើរការ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផល។

2. ធ្វើការសម្អាតទិន្នន័យយ៉ាងទូលំទូលាយ៖ មុនពេលរួមបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៅក្នុង Spark វាចាំបាច់ក្នុងការសម្អាតទិន្នន័យឱ្យបានហ្មត់ចត់។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការលុបបំបាត់តម្លៃ null, ស្ទួន និង outliers ក៏ដូចជាការដោះស្រាយភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា និងភាពមិនស្របគ្នា។ ការសម្អាតទិន្នន័យត្រឹមត្រូវធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ និងស្ថិរភាពនៃលទ្ធផលរួមបញ្ចូលគ្នា។ លើសពីនេះ ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពទិន្នន័យគួរតែត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណកំហុសដែលអាចកើតមាន មុនពេលការបញ្ចូលគ្នាត្រូវបានអនុវត្ត។

3. ជ្រើសរើសភាគថាសដែលសមស្រប៖ ការបែងចែកទិន្នន័យនៅក្នុង Spark មានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់ទៅលើដំណើរការនៃប្រតិបត្តិការចូលរួម។ វាត្រូវបានណែនាំឱ្យបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការបែងចែកទិន្នន័យមុនពេលបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផល ការបំបែកសំណុំទិន្នន័យស្មើគ្នា និងមានតុល្យភាព ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។ Spark ផ្តល់នូវជម្រើសចែកភាគជាច្រើនដូចជា repartition និង partitionBy ដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីចែកចាយទិន្នន័យយ៉ាងល្អប្រសើរ។ ដោយជ្រើសរើសភាគថាសត្រឹមត្រូវ អ្នកជៀសវាងការស្ទះ និងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវដំណើរការរួមនៃដំណើរការបញ្ចូលគ្នា។