في عصر التوسع الرقمي السريع، أصبحت القدرة على معالجة مجموعة واسعة من البيانات المعقدة عاملًا محددًا للشركات الحديثة.Sruthi Erra Hareram يوضح كيف تعتبر الخطة التقليدية، التي اعتمدت في وقت سابق أنها كافية، الآن صعوبة في التعايش مع متطلبات تحليلات في الوقت الحقيقي، والتكامل في التعلم الآلي، والتنظيمات التوسعية. وأضافت "Python" أن "PySpark" قد أصبح حلولاً جديداً لتغيير طريقة معالجة البيانات وتحليلها واستخدامها لتقديم القرارات في جميع أنحاء الصناعة. تحميل Apache Spark تحميل Apache Spark التغيير أكثر من الأنظمة التقليدية وقد انخفضت زيادة البيانات بشكل تلقائي من القدرة على المرافق القديمة التي تم إنشاؤها لأغراض عمل أسرع وأكثر عديدة.إن الأنظمة التقليدية، عندما كانت كافية، تحاول الآن إدارة السرعة والعديد من تدفقات المعلومات اليوم.أصبح Apache Spark كرد فعلًا على هذا التحدي، وتقدم أكياسًا متكاملة تتكامل مع معالجة الملفات، والإنترنت في الوقت الحقيقي، والتعلم الآلي، والبيانات الرسمية في إطار واحد. الأكاديمية الأساسية المقاومة في قلب Spark يقع نموذج معالجة الموزعة، والتي تم بناءها على أفكار مثل مجموعة بيانات الموزعة المقاومة (RDDs)، ورقم أسيكوليكية قابلة للطي (DAGs) وDataFrames. RDDs تضمن الثقة والقدرة على الأداء من خلال تمكين العمليات المرتبطة في جميع أنحاء الأقراص مع ترقيم الأخطاء. DAGs تحسين التشغيل من خلال تقليل إزعاج البيانات غير الضرورية، في حين أن DataFrames توفر التخزينات الهيكلية والعمليات مثل SQL. كسر الفجوة مع PySpark وقدم PySpark جسرًا حاسمًا بين الوصول إلى Python وبرمجة متصلة قوية من Spark.من خلال التكامل غير المباشر مع مكتبات Python مثل NumPy، Pandas، Scikit-learn، وTensorFlow، جعل PySpark تحليلات عالية الأداء متاحة دون الحاجة إلى تدريب متخصص في أنظمة متصلة. التكامل مع بيئة Python واحدة من أقوى أدوات PySpark هي القدرة على دمج الأدوات القائمة على Python الحالية في بيئات توزيع. على سبيل المثال، تمكن ميكانيكا التلفزيون من مشاركة النماذج والبيانات المقارنة عبر العديد من القنوات بشكل فعال، مما يتيح مهام التعلم الآلي على نطاق واسع. التطبيقات في الوقت الحقيقي في الممارسة وقد تمكنت قدرات Spark من إرسال التلفزيون من إجراء اختبارات في إدارة تدفقات البيانات المتواصلة، سواء في تحليل البيانات من أجل اكتشاف الاختلالات أو في إجراء تحليلات حملات التسويق للحصول على فهم العملاء، فإن Spark يوفر نتائج في الوقت الحقيقي مع الحد الأدنى من التوقعات. تحسينات وممارسات أفضل في حين أن Spark يوفر إمكانيات ضخمة ، فإن زيادة فوائدها يتطلب تحسينًا عميقًا.تشمل الاستراتيجيات الرئيسية تقييم مجموعات البيانات التي يتم الوصول إليها بصفة منتظمة ، وتحديد مشاريع القسمة الفعالة ، وإدماج الملفات الصغيرة لتقليل التوترات في الأداء.PySpark تحسين هذه التقييمات بشكل أكبر مع الميزات مثل UDFs المركبة ، والتي تجلب الأداء إلى أقرب إلى التطبيقات الأصلية.هذه الممارسات ليست فقط تحسين كفاءة الحساب ولكن أيضا تقليل تكلفة البنية التحتية. النظر في المستقبل: التطور المستقبلي وتستمر التطور في بيئة Spark مع التكاملات مثل Delta Lake، Apache Iceberg، والحركات المعالجة النامية الناشئة.هذه التطورات توسيع دورها إلى أكثر من معالجة البيانات التقليدية لتشمل التعلم العميق، التعلم الآلي التلقائي، والتصميمات غير المرخصة. وفي نهاية المطاف، تحول Apache Spark و PySpark الطريقة التي تتعامل فيها المنظمات مع البيانات من خلال توحيد العديد من النماذج الحسابية تحت نظام واحد وفعال. وفي كلمتي سروسيتي أريفا هاررامام، فإن هذا التطور يعني ليس فقط انخفاض في التكنولوجيا، ولكن تحديد ما هو ممكن في الحوسبة الموزعة. 
 
 تم كتابة هذه القصة تحت برنامج HackerNoon Business Blogging Program. تم كتابة هذه القصة تحت برنامج HackerNoon Business Blogging Program. هذه القصة تم كتابتها بواسطة HackerNoon . برنامج مدونات الأعمال برنامج مدونات الأعمال

Read My Stories

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

Spark و PySpark: إعادة تحديد معالجة البيانات الموزعة

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

Best Mobile App Development Companies

Noonies Nominee and Lead Product Designer Avrora Shuhalii on Writing, Tech, and More

Top Web Development Companies in 2018

Best Mobile App Development Companies

Noonies Nominee and Lead Product Designer Avrora Shuhalii on Writing, Tech, and More

Top Web Development Companies in 2018

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps