Video: Spark translyatsiyasi nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Translyatsiya Apache'dagi o'zgaruvchilar Uchqun faqat o'qish uchun mo'ljallangan ijrochilar bo'ylab o'zgaruvchilarni almashish mexanizmidir. holda efirga uzatish o'zgaruvchilar, bu o'zgaruvchilar har bir transformatsiya va harakat uchun har bir ijrochiga yuboriladi va bu tarmoq yukiga olib kelishi mumkin.
Xuddi shunday, odamlar so'rashadi, men qachon uchqunni efirga uzatishim kerak?
Translyatsiya o'zgaruvchilar, asosan, bir nechta bosqichlardagi vazifalar bir xil ma'lumotlarni talab qilganda yoki ma'lumotlarni seriyadan chiqarilgan shaklda keshlash zarur bo'lganda ishlatiladi. Translyatsiya o'zgaruvchilar SparkContext chaqiruvi orqali v o'zgaruvchisi yordamida yaratiladi.
Bundan tashqari, uchqundagi akkumulyatorlar va translyatsiya o'zgaruvchilari nima? Uchqun ikki turdagi umumiy foydalanishni qo'llab-quvvatlaydi o'zgaruvchilar : translyatsiya o'zgaruvchilari , bu barcha tugunlarda xotiradagi qiymatni keshlash uchun ishlatilishi mumkin va akkumulyatorlar , qaysiki o'zgaruvchilar hisoblagichlar va summalar kabi faqat "qo'shiladi".
Buni hisobga olsak, uchqun akkumulyatori nima?
Akkumulyatorlar ular faqat assotsiativ operatsiya orqali "qo'shiladigan" o'zgaruvchilardir va shuning uchun parallel ravishda samarali qo'llab-quvvatlanishi mumkin. Ular hisoblagichlarni (MapReduce-dagi kabi) yoki summalarni amalga oshirish uchun ishlatilishi mumkin. Uchqun tabiiy ravishda qo'llab-quvvatlaydi akkumulyatorlar Raqamli turdagi va dasturchilar yangi turlarni qo'llab-quvvatlashi mumkin.
Sparkdagi translyatsiya o'zgaruvchini qanday yangilashim mumkin?
- Malumot ma'lumotlarini qidirishni forEachPartition yoki forEachRdd ga o'tkazing, shunda u butunlay ishchilarda qoladi.
- Spark kontekstini har safar qayta ma'lumotlar o'zgarganda yangi Broadcast o'zgaruvchisi bilan qayta ishga tushiring.
Tavsiya:
Spark-da nima yangiliklar?
Xatolarni tuzatishdan tashqari, Spark 2.4 da ikkita yangi xususiyat mavjud: SPARK-22239 Pandas UDF bilan foydalanuvchi tomonidan belgilangan oyna funksiyalari. SPARK-22274 Pandas udf bilan foydalanuvchi tomonidan belgilangan agregatsiya funksiyalari. Ishonamizki, ushbu yangi xususiyatlar Pandas UDF-ni qabul qilishni yanada yaxshilaydi va keyingi nashrlarda Pandas UDF-ni yaxshilashda davom etamiz
Spark uchun Hadoopni o'rganishim kerakmi?
Yo'q, Sparkni o'rganish uchun Hadoop-ni o'rganishingiz shart emas. Spark mustaqil loyiha edi. Ammo YARNand Hadoop 2.0 dan keyin Spark mashhur bo'ldi, chunki Spark boshqa Hadoop komponentlari bilan birga HDFS ustida ishlay oladi. Hadoop - bu Java sinflarini meros qilib olish orqali MapReduce ishini yozadigan ramka
Spark Pythonning qaysi versiyasidan foydalanadi?
Spark Java 8+, Python 2.7+/3.4+ va R 3.1+ da ishlaydi. Scala API uchun Spark 2.3. 0 Scala 2.11 dan foydalanadi. Siz mos keluvchi Scala versiyasidan foydalanishingiz kerak bo'ladi (2.11
Spark messenjerini qanday sozlash mumkin?
Spark IMni sozlash bo'yicha qo'llanma Spark IM veb-saytidan yuklab oling. Spark-ni kompyuteringizga o'rnating va ishga tushiring. Yuqori maydonga Olark foydalanuvchi nomingizni, o'rta maydonga parolingizni va domen uchun “@olark.com” ni kiriting. Enter tugmasini bosing va keyin siz Spark IM-ga kirasiz! Baxtli suhbat
Spark Scala-da DataFrame nima?
Spark DataFrame - bu agregatlarni filtrlash, guruhlash yoki hisoblash operatsiyalarini ta'minlovchi va Spark SQL bilan ishlatilishi mumkin bo'lgan nomli ustunlarga ajratilgan ma'lumotlarning taqsimlangan to'plami. DataFrames tuzilgan ma'lumotlar fayllari, mavjud RDDlar, Hive-dagi jadvallar yoki tashqi ma'lumotlar bazalaridan tuzilishi mumkin