اسپارڪ جا نتيجا ڪيئن اسٽيڪ ٿين ٿا؟

اسپارڪ نتيجن جو مجموعو اهو عمل ناهي ڊيٽا جي وڏي مقدار جي تجزيو ۽ پروسيسنگ ۾ بنيادي. اسپارڪ، مشهور ورهايل پروسيسنگ فريم ورڪ، توهان جي ماحول ۾ ڪيل عملن جي نتيجن ۾ شامل ٿيڻ ۽ گڏ ڪرڻ لاءِ ڪيترائي آپشن پيش ڪري ٿو. هن آرٽيڪل ۾، اسان مختلف طريقن ۽ طريقن کي ڳوليندا سين جيڪي اسپارڪ مهيا ڪري ٿي نتيجن کي گڏ ڪرڻ لاءِ موثر طريقي سان. RDDs کي گڏ ڪرڻ کان وٺي گڏ ڪرڻ واري عمل کي استعمال ڪرڻ تائين، توهان ڳوليندا سين ته تيز، صحيح نتيجن لاءِ اسپارڪ پاران پيش ڪيل صلاحيتن مان وڌ کان وڌ فائدو ڪيئن حاصل ڪجي. توهان جي منصوبن ۾ وڏي ڊيٽا جو.

آر ڊي ڊيز جو ميلاپ اهو اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ لاء سڀ کان وڌيڪ بنيادي ۽ عام طريقن مان هڪ آهي. RDDs (Resilient’ Distributed Datasets) اسپارڪ ۾ بنيادي ڊيٽا جو ڍانچو آهن، ۽ ورهايل ۽ متوازي عملن جي اجازت ڏين ٿا. هڪ موثر انداز ۾. ٻن يا وڌيڪ RDDs کي گڏ ڪرڻ سان، آپريشنز جهڙوڪ يونين، چونڪ، يا فرق کي ڊيٽا سيٽن جي وچ ۾ انجام ڏئي سگهجي ٿو، اهڙيءَ طرح اسپارڪ ۾ ڪيل عملن جي نتيجن کي ترتيب ڏيڻ ۽ گڏ ڪرڻ لاءِ وڏي لچڪ فراهم ڪري ٿي.

Spark ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ جو ٻيو طريقو مجموعي عملن جي ذريعي آهي. اهي عمل ڪيترن ئي نتيجن کي هڪ ۾ گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا، مجموعي ڪمن کي استعمال ڪندي، جهڙوڪ رقم، اوسط، وڌ ۾ وڌ يا گهٽ ۾ گهٽ. انهن عملن کي استعمال ڪندي، هڪ واحد قدم ۾ ڊيٽا جي وڏي مقدار مان گڏيل ۽ اختصار حاصل ڪرڻ ممڪن آهي، جيڪي خاص طور تي انهن منظرنامي ۾ ڪارائتو ٿي سگهن ٿا جتي مڪمل ڊيٽا سيٽ تي ميٽرڪس يا انگ اکر ڳڻڻ گهرجن.

آر ڊي ڊي جي مجموعي ۽ ضم ڪرڻ جي عملن کان علاوه، اسپارڪ نتيجن کي گڏ ڪرڻ لاءِ ٻيون ٽيڪنڪون پڻ پيش ڪري ٿو، جيئن جمع ڪرڻ وارا متغير استعمال ڪرڻ ۽ گھٽائڻ واري ڪم کي استعمال ڪرڻ. Accumulation variables توهان کي مجموعا نتيجا حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو موثر طريقو هڪ جڳهه تي، خاص طور تي جڏهن توهان مختلف ڪمن جي وچ ۾ معلومات حصيداري ڪرڻ چاهيو ٿا. ٻئي طرف، گھٽتائي جا ڪم ڪيترن ئي نتيجن کي اجازت ڏين ٿا ھڪڙي ھڪڙي نتيجن ۾ گڏ ٿيڻ جي ھڪڙي صارف جي بيان ڪيل آپريشن کي لاڳو ڪندي. اهي ٽيڪنالاجيون وڌيڪ لچڪدار ۽ ڪنٽرول مهيا ڪن ٿيون ته ڪيئن نتيجا اسپارڪ ۾ گڏ ٿين ٿا.

مختصر ۾، Spark ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي ترتيب ڏيڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاء هڪ ضروري عمل آهي. موثر طريقو. اسپارڪ مختلف طريقن ۽ طريقن کي پيش ڪري ٿو نتيجن کي گڏ ڪرڻ لاءِ، جيئن ته RDDs کي گڏ ڪرڻ، ايگريگيشن آپريشنز، جمع ٿيندڙ متغيرن جو استعمال، ۽ گھٽائڻ جا ڪم. انهن اوزارن جو پورو فائدو وٺڻ سان، ڊولپر ۽ تجزيه نگار پنهنجي ترقياتي منصوبن ۾ درست ۽ تيز نتيجا حاصل ڪري سگهن ٿا. وڏي ڊيٽا. هيٺين حصن ۾، اسين انهن مان هر هڪ ٽيڪنڪ کي تفصيل سان ڳولينداسين ۽ عملي مثال پيش ڪنداسين بهتر سمجهڻ لاءِ ته ڪيئن نتيجا Spark ۾ گڏ ٿين ٿا.

1. شامل ڪريو Algorithms Spark ۾ موجود

اسپارڪ هڪ ورهايل ڪمپيوٽنگ فريم ورڪ آهي جيڪو متوازي عملن جي نتيجن کي گڏ ڪرڻ لاءِ ملندڙ الورورٿمز جي وسيع رينج پيش ڪري ٿو. اهي الگورتھم وڏي ڊيٽا جي ماحول ۾ ڪارڪردگي ۽ اسپيبلٽي کي بهتر ڪرڻ لاء ٺهيل آهن. هيٺ Spark ۾ سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيل شامل ٿيڻ وارا الگورتھم آهن:

• ملن: هي الگورتھم ٻن ترتيب ڏنل ڊيٽا سيٽ کي ھڪڙي ترتيب ڏنل سيٽ ۾ گڏ ڪري ٿو. اهو استعمال ڪري ٿو تقسيم ۽ فتح واري طريقي سان ڊيٽا کي موثر طريقي سان ضم ڪرڻ ۽ هڪ هموار ضم آپريشن کي يقيني بڻائڻ لاءِ.
• شامل ٿيڻ جي: جوائنٽ الگورٿم ڊيٽا جي ٻن سيٽن کي گڏ ڪري ٿو هڪ عام ڪي جي بنياد تي. اهو ضم ڪرڻ واري عمل کي بهتر ڪرڻ لاءِ ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿو جهڙوڪ ورهاڱي ۽ ڊيٽا کي ٻيهر ورهائڻ. هي الگورٿم ٽيبل ۾ شامل ٿيڻ جي عملن ۾ تمام مفيد آهي SQL سوال.
• GroupByKey: هي الگورٿم گروپن کي ڊيٽا جي هڪ سيٽ ۾ هر ڪنجي سان لاڳاپيل قدرن کي گڏ ڪري ٿو. اهو خاص طور تي مفيد آهي جڏهن توهان کي گڏ ڪرڻ جي عملن کي انجام ڏيڻ جي ضرورت آهي، جهڙوڪ اضافو يا اوسط، ڏنل ڪي جي بنياد تي.

اهي شامل ٿيڻ وارا الگورتھم صرف اسپارڪ ۾ موجود اختيارن جو هڪ نمونو آهن. هر هڪ منفرد فائدا پيش ڪري ٿو ۽ ايپليڪيشن جي مخصوص ضرورتن جي بنياد تي مختلف حالتن ۾ استعمال ڪري سگهجي ٿو. اهو ضروري آهي ته سمجھڻ ۽ انهن الگورتھم جو پورو فائدو وٺو اسپارڪ پروجيڪٽس ۾ بهتر ڪارڪردگي ۽ اسڪاليبلٽي کي يقيني بڻائڻ لاءِ.

2. اسپارڪ ۾ ڊيٽا جي ميلاپ جا طريقا

اهي موجود آهن گهڻ جيڪي مختلف ڊيٽا سيٽ کي موثر طريقي سان شامل ٿيڻ جي اجازت ڏين ٿا. سڀ کان عام طريقن مان هڪ آهي شامل ٿيڻ جو طريقو، جيڪا اجازت ڏئي ٿي ٻن يا وڌيڪ ڊيٽا سيٽن کي گڏيل ڪنجي استعمال ڪندي. اهو طريقو خاص طور تي ڪارائتو آهي جڏهن توهان ڊيٽا کي هڪ خاص وصف تي ٻڌل ڪرڻ چاهيو ٿا، جهڙوڪ هڪ منفرد سڃاڻپ ڪندڙ. اسپارڪ مختلف قسم جا شامل پيش ڪري ٿو، جهڙوڪ اندروني شامل ٿيڻ، کاٻي جوڙ، ساڄي شامل ٿيڻ ۽ مڪمل ٻاهرئين شامل ٿيڻ، مختلف حالتن کي ترتيب ڏيڻ لاء.

Spark⁤ ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جو هڪ ٻيو طريقو آهي گڏ ڪرڻ جو طريقو. اهو طريقو ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو هڪ عام ڪنجي جي بنياد تي قدر شامل ڪندي. اهو خاص طور تي مفيد آهي جڏهن توهان مجموعي نتيجا حاصل ڪرڻ چاهيو ٿا، جهڙوڪ رقم، اوسط، گهٽ ۾ گهٽ يا وڌ ۾ وڌ هڪ خاص خاصيت جي حساب سان. اسپارڪ مجموعا ڪمن جو وسيع سلسلو پيش ڪري ٿو، جهڙوڪ رقم، ڳڻپ، اوسط، منٽ ۽ وڌ، جيڪي ان کي آسان بڻائين ٿا. اهو عمل.

ذڪر ڪيل طريقن سان گڏ، اسپارڪ پڻ پيش ڪري ٿو ڪراس آپريشن، جيڪا اجازت ڏئي ٿي ڊيٽا جي ٻن سيٽن کي گڏيل ڪنجي کان سواءِ. اهي آپريشن ٻنهي سيٽن جي عناصرن جي وچ ۾ تمام ممڪن ميلاپ پيدا ڪن ٿا ۽ انهن ڪيسن ۾ ڪارائتو ٿي سگهن ٿا جهڙوڪ نسل هڪ پيداوار جي Cartesian يا وسيع جاچ لاء ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ. جڏهن ته، گهربل گهربل طاقت جي ڪري، اهي آپريشن وقت ۽ وسيلن جي لحاظ کان قيمتي ٿي سگهن ٿا.

3. اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ وقت غور ڪرڻ جا عنصر

اسپارڪ ورهايل پروسيسنگ

اسپارڪ جي سڀ کان وڌيڪ قابل ذڪر فائدن مان هڪ ورهايل انداز ۾ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي پروسيس ڪرڻ جي صلاحيت آهي. اهو ان جي ميموري پروسيسنگ انجڻ جي ڪري آهي ۽ ان جي ڪمن کي ورهائڻ ۽ نوڊس جي ڪلسٽرن ۾ ورهائڻ جي ڪري، جڏهن اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪيو وڃي، ان کي ذهن ۾ رکڻ ضروري آهي ته بهتر ڪارڪردگي کي يقيني بڻائي سگهجي. نوڊس جي وچ ۾ ڪم کي موثر طريقي سان ورهائڻ ۽ دستياب وسيلن جو وڌ کان وڌ استعمال ڪرڻ ضروري آهي.

ڊيٽا ڪيشنگ ۽ تسلسل

جو استعمال ڪوچ ڪرڻ ۽ ڊيٽا جي تسلسل اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ وقت غور ڪرڻ لاءِ هڪ ٻيو اهم عنصر آهي. جڏهن آپريشن ڪيو ويندو آهي، اسپارڪ نتيجو کي ميموري يا ڊسڪ ۾ محفوظ ڪري ٿو، ان تي منحصر آهي ته اهو ڪيئن ترتيب ڏنو ويو آهي. مناسب ڪيشنگ يا استقامت کي استعمال ڪندي، مستقبل جي سوالن ۽ حسابن لاءِ ڊيٽا کي پهچ واري جاءِ تي محفوظ ڪرڻ ممڪن آهي، ان ڪري نتيجن کي ٻيهر ڳڻڻ کان پاسو ڪيو وڃي. اهو ڪارڪردگي بهتر ڪري سگهي ٿو جڏهن اسپارڪ ۾ ڪيترن ئي نتيجن کي گڏ ڪندي.

صحيح الگورتھم چونڊيو

صحيح الورورٿم چونڊڻ پڻ هڪ اهم عنصر آهي جڏهن اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪندي ڊيٽا جي قسم ۽ گهربل نتيجن تي منحصر ڪري ٿو، ڪجهه الگورتھم ٻين کان وڌيڪ ڪارائتو ٿي سگهن ٿا. مثال طور، جيڪڏهن توهان ڪرڻ چاهيو ٿا a گروهه بندي o درجه بندي ڊيٽا جو، توھان چونڊي سگھوٿا مناسب الگورٿم، جھڙوڪ K-means يا Logistic Regression، ترتيب سان. صحيح الگورتھم کي چونڊڻ سان، پروسيسنگ وقت کي گھٽائڻ ۽ اسپارڪ ۾ وڌيڪ صحيح نتيجا حاصل ڪرڻ ممڪن آھي.

4. اسپارڪ ۾ موثر ڊيٽا گڏ ڪرڻ واريون حڪمت عمليون

اسپارڪ هڪ ڊيٽا پروسيسنگ سسٽم آهي جيڪو وڏي پئماني تي استعمال ڪيو ويندو آهي ان جي صلاحيت لاءِ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي موثر طريقي سان سنڀالڻ. اسپارڪ جي اهم خاصيتن مان هڪ آهي ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ جي صلاحيت آهي موثر طريقي سان، جيڪا ڪيترن ئي استعمال جي ڪيسن ۾ ضروري آهي. اتي ڪيترائي آھن اهو استعمال ڪري سگهجي ٿو منصوبي جي ضرورتن تي منحصر ڪري ٿو.

Spark ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء سڀ کان وڌيڪ عام حڪمت عملي مان هڪ آهي شامل ٿيو، جيڪو توهان کي هڪ عام ڪالمن جي بنياد تي ٻن يا وڌيڪ ڊيٽا سيٽن کي گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. شامل ٿيڻ ڪيترن ئي قسمن جا ٿي سگهن ٿا، بشمول اندروني شامل ٿيڻ، خارجي شامل ٿيڻ، ۽ کاٻي يا ساڄي شامل ٿيڻ جي هر قسم جون پنهنجون خاصيتون آهن ۽ استعمال ڪيو ويندو آهي ان ڊيٽا تي منحصر آهي جيڪو توهان گڏ ڪرڻ چاهيو ٿا ۽ نتيجن کي توهان چاهيو ٿا. حاصل ڪرڻ.

اسپارڪ ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ هڪ ٻي موثر حڪمت عملي آهي ورهاڱي ڪرڻ. Repartitioning ڊيٽا کي ٻيهر ورهائڻ جو عمل آهي اسپارڪ ڪلسٽر ۾ هڪ اهم ڪالمن يا ڪالمن جي سيٽ جي بنياد تي. اهو ڪارائتو ٿي سگهي ٿو جڏهن توهان ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ چاهيو ٿا وڌيڪ موثر طريقي سان استعمال ڪندي بعد ۾ شامل ٿيڻ واري آپريشن. ورهاڱي جي عمل کي استعمال ڪندي ڪري سگهجي ٿو ورهاڱي اسپارڪ ۾.

5. اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ وقت ڪارڪردگي تي غور ڪريو

جڏهن ⁤Spark ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ، اهو ضروري آهي ته ڪجهه ڪارڪردگي جي خيالن کي ذهن ۾ رکڻ لاء. اهو يقيني بڻائي ٿو ته ضم ٿيڻ وارو عمل ڪارائتو آهي ۽ ايپليڪيشن جي عمل جي وقت تي اثر انداز نٿو ٿئي. هتي ڪجهه سفارشون آهن ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاءِ جڏهن اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪندي:

1. ڦيرڦار جي عملن کان پاسو ڪريو: شفل آپريشن، جهڙوڪ گروپ بائي ڪي يا ته reduceByKey، ڪارڪردگي جي لحاظ کان قيمتي ٿي سگهي ٿو، ڇاڪاڻ ته اهي ڪلستر نوڊس جي وچ ۾ ڊيٽا کي منتقل ڪرڻ ۾ شامل آهن. هن کان بچڻ لاء، ان کي استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏني آهي مجموعي عملن جهڙوڪ reduceByKey o گروپ پاران ان جي بدران، جيئن اهي ڊيٽا جي حرڪت کي گھٽ ڪن ٿا.

2. وچولي ڊيٽا ڪيش استعمال ڪريو: جڏهن ⁢Spark ۾ نتيجن کي گڏ ڪندي، وچولي ڊيٽا ٺاهي سگھي ٿي جيڪا ڪيترن ئي عملن ۾ استعمال ٿئي ٿي. ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاء، اهو استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏني وئي آهي فنڪشنل ڪيش() o جاري رکو() ميموري ۾ هن وچولي ڊيٽا کي ذخيرو ڪرڻ لاء. هي انهن کي ٻيهر ڳڻپ ڪرڻ کان پاسو ڪري ٿو هر ڀيري اهي ايندڙ آپريشن ۾ استعمال ڪيا وڃن.

3. متوازي ڪرڻ جو فائدو وٺو: اسپارڪ ان جي متوازي پروسيسنگ صلاحيتن لاءِ سڃاتي وڃي ٿي، جيڪا ڪمن کي ڪلستر ۾ گھڻن نوڊس تي متوازي طور تي عمل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. جڏهن نتيجن کي گڏ ڪندي، اهو ضروري آهي ته هن متوازي صلاحيت جو فائدو وٺو. ائين ڪرڻ لاء، ان کي استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏني وئي آهي آپريشن وانگر نقشي جا حصا o flat نقشو، جيڪو ڊيٽا کي هر RDD ورهاڱي ۾ متوازي طور تي پروسيس ٿيڻ جي اجازت ڏئي ٿو.

6. اسپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ جي اصلاح

اسان جي ايپليڪيشنن جي ڪارڪردگي ۽ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ لاء هي هڪ اهم پاسو آهي. اسپارڪ ۾، جڏهن اسان فلٽر، ميپنگ، يا ايگريگيشنز جهڙا آپريشن ڪندا آهيون، وچولي نتيجا گڏ ٿيڻ کان اڳ ياداشت ۾ يا ڊسڪ تي محفوظ ڪيا ويندا آهن. بهرحال، ڊيٽا جي ترتيب ۽ سائيز تي منحصر ڪري، هي ميلاپ وقت ۽ وسيلن جي لحاظ کان قيمتي ٿي سگهي ٿو.

هن ميلاپ کي بهتر ڪرڻ لاءِ، اسپارڪ مختلف ٽيڪنالاجيون استعمال ڪري ٿو جهڙوڪ ڊيٽا ورهاڱي ۽ متوازي عمل. ڊيٽا جي ورهاڱي تي مشتمل آهي ڊيٽا سيٽ کي ننڍن حصن ۾ ورهائڻ ۽ انهن کي مختلف نوڊس تي ورهائڻ لاءِ موجود وسيلن جو تمام گهڻو استعمال ڪرڻ. هي هر نوڊ کي اجازت ڏئي ٿو ته ان جي ڊيٽا جو حصو آزاد ۽ متوازي طور تي پروسيس ڪري، اهڙيء طرح عمل جي وقت کي گهٽائڻ.

هڪ ٻيو اهم پاسو آهي متوازي عملدرآمد، جتي اسپارڪ عملن کي مختلف ڪمن ۾ ورهائي ٿو ۽ انهن کي هڪ ئي وقت مختلف نوڊس تي عمل ڪري ٿو. هي پروسيسنگ وسيلن جي موثر استعمال جي اجازت ڏئي ٿو ۽ نتيجن جي ميلاپ کي تيز ڪري ٿو. اضافي طور تي، اسپارڪ وٽ ڊيٽا جي سائيز ۽ نوڊ جي گنجائش جي بنياد تي ڪمن جو تعداد خودڪار طريقي سان ترتيب ڏيڻ جي صلاحيت آهي، اهڙيء طرح ڪارڪردگي ۽ ڪارڪردگي جي وچ ۾ هڪ بهتر توازن کي يقيني بڻائي ٿي. اهي اصلاحي ٽيڪنڪ اسپارڪ ۾ اسان جي ايپليڪيشنن جي جوابي وقت کي بهتر بنائڻ ۾ مدد ڪن ٿيون.

7. سپارڪ ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ وقت تڪرار کان بچڻ لاء سفارشون

:

1. ميلاپ جا مناسب طريقا استعمال ڪريو: Spark ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ وقت، تڪرار کان بچڻ ۽ صحيح نتيجا حاصل ڪرڻ لاءِ مناسب طريقا استعمال ڪرڻ ضروري آهي. Spark مختلف شامل ٿيڻ جا طريقا مهيا ڪري ٿو، جهڙوڪ شامل ٿيڻ، يونين، ضم، ٻين جي وچ ۾. اهو ضروري آهي ته هر طريقي جي وچ ۾ فرق کي سمجهڻ ۽ هٿ ۾ ڪم لاء سڀ کان وڌيڪ مناسب چونڊيو. اضافي طور تي، اها سفارش ڪئي وئي آهي ته توهان هر طريقي سان دستياب ٿيل پيٽرولر ۽ اختيارن سان واقف ٿي وڃو، جيئن اهي نتيجن جي ڪارڪردگي ۽ درستگي کي متاثر ڪري سگهن ٿيون.

2. وسيع ڊيٽا جي صفائي کي انجام ڏيو: Spark ۾ نتيجن کي گڏ ڪرڻ کان اڳ، ڊيٽا جي مڪمل صفائي کي انجام ڏيڻ ضروري آھي. ھن ۾ شامل آھي ختم ڪرڻ نال قدر، نقل، ۽ ٻاھرين، گڏو گڏ حل ڪرڻ تضاد ۽ تڪرار. مناسب ڊيٽا جي صفائي گڏيل نتيجن جي سالميت ۽ استحڪام کي يقيني بڻائي ٿي. اضافي طور تي، ڊيٽا جي معيار جي چڪاس ٿيڻ گهرجي امڪاني غلطين جي سڃاڻپ ڪرڻ کان اڳ ضم ٿيڻ کان اڳ.

3. مناسب ورهاڱي چونڊيو: Spark ۾ ڊيٽا جي ورهاڱي جو شامل ٿيڻ جي عملن جي ڪارڪردگي تي هڪ اهم اثر آهي. نتيجن کي گڏ ڪرڻ کان اڳ ڊيٽا جي ورهاڱي کي بهتر ڪرڻ جي صلاح ڏني وئي آهي، ڊيٽا سيٽ کي ورهائڻ هڪجهڙائي ۽ متوازن ڪارڪردگي کي وڌائڻ لاء. اسپارڪ مختلف ورهاڱي جا اختيار پيش ڪري ٿو، جهڙوڪ ورهاڱي ۽ ورهاڱي ذريعي، جيڪي ڊيٽا کي بهتر طور تي ورهائڻ لاءِ استعمال ڪري سگھجن ٿيون. صحيح ورهاڱي کي چونڊڻ سان، توهان رڪاوٽن کان پاسو ڪندا آهيو ۽ ضم ٿيڻ واري عمل جي مجموعي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائيندا آهيو.