Հիմնական տեղեկատվությունը, որը կատարվում է սերտիֆիկի հետազոտության մեջ, հզոր է, քանի որ այն կարող է մատակարարել մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ, որոնք կարող են մանրամասներ եւ մանրամասներ PySpark- ը եւ իր Python- ի միավորը, PySpark- ը, առաջադեմ լուծումներ են, որոնք վերլուծում են, թե ինչպես տվյալները մշակվում են, վերլուծվում են, եւ օգտագործվում են որոշման համար ամբողջ ոլորտներում: Apache Spark- ը Apache Spark- ը The Shift Beyond Traditional համակարգեր Հիմնական համակարգեր, երբ շատ, այժմ դժվար են կառավարել ժամանակակից տեղեկատվության արագությունը եւ հարմարավետությունը: Apache Spark- ը բացվել է այս փորձի համար, որը առաջարկում է միասնական դիզայնը, որը համատեղում է բաղադրատոմսերի մատակարարման, իրական ժամանակի ռեժիմում, մեքենայի ուսուցման եւ դիզայնային analytics- ը մի մի միասին սարքի մեջ: Հիմնական սերտիֆիկներ Spark- ի կենտրոնում է իր ներգրավված մշակման մոդելը, որը կառուցված է Resilient Distributed Datasets- ի (RDDs), Directed Acyclic Graphs- ի (DAGs) եւ DataFrames- ի մասին: RDDs- ը ապահովում է հավասարավետությունը եւ կատարումը, որը թույլ է տալիս միասնական գործառույթներ միասին կետերի հետ, որոնք կարող են սխալներ ստանալ: DAG- ը optimizes execution- ը, որը նվազեցնում է անհրաժեշտ տվյալների shuffling- ը, իսկ DataFrames- ը ապահովում է strukturated abstractions- ը եւ SQL- ի նման գործառույթները: Նրանք միասին ստեղծում են համակարգը, որը հարմարեցնում է արագությունը, հավասարությունը եւ լայնությունը: Պահպանեք սխալը PySpark- ի հետ PySpark- ը տեղադրել է Python- ի հարմարավետության եւ Spark- ի հզոր թվային համակարգերի միջեւ կարեւոր բաղադրիչը: Պայթոնային գրասենյակների, ինչպիսիք են NumPy, Pandas, Scikit-learn եւ TensorFlow- ը, հետազոտությունների միջոցով PySpark- ը բարձր հզորության analytics- ը հասանելի է, առանց մատակարարված համակարգերի մասնագիտացված դասընթացների անհրաժեշտության: Այս հզորությունը թույլ է տալիս տվյալների գիտականներին, որ իրենց աշխատանքային պլաստիկները տեղադրել են ինտերնետային մակարդակներում, իսկ պահպանել են հարմարեցված ծրագրագրական գործիքները: Python- ի էլեկտրոնային համակարգը PySpark- ի ամենամեծ հզորությունը այն է, որ այն կարող է տեղադրել առկա Python- ի հիմնված գործիքներ ներգրավված միջավայրերում: Օրինակ, ռեժիմիական մեխանիզմները թույլ են տալիս մոդելների եւ վերլուծական տվյալների արդյունավետ փոխանցման բազմաթիվ կետերի մեջ, որը թույլ է տալիս մեծ քանակի մեքենայի ուսուցման գործիքները: Pandas UDFs- ի հետ բարձրացյալ կատարումը ավելին բարելավում է կատարումը, օգտագործելով vectorized գործառույթները, նվազեցնում է վերլուծությունը եւ optimizes CPU- ի օգտագործումը: Real-time ծրագրերը գործում են Spark- ի պրեմիման հզորությունը թույլ է տալիս անմիջական տվյալների թռիչքների կառավարման թռիչքները: Որպես է Analyzing log data to detect anomalies or running marketing campaign analytics for customer insights, Spark- ը ապահովում է իրական ժամանակի արդյունքները minimally latency- ի հետ: Its structured streaming API enables organizations to process event streams at scale,ining both throughput and reliability.Apart from analytics, Spark- ը նաեւ ապահովում է ETL pipelines and dynamic cluster scaling, ապահովելով հարմարավետությունը մի շարք տվյալների գործառույթների համար: Optimization եւ Best Practices- ը Երբ Spark-ը առաջարկում է մեծ հզորությունը, այն համար, թե ինչպես պետք է մեծացնել իր օգնությունը, պետք է հսկայական optimization: Հիմնական ռեժիմները ներառում են հաճախ հասանելի տվյալների սերտիֆիկների caching, ընտրման արդյունավետ partitioning սերտիֆիկների, եւ համատեղել փոքր ֆայլերի համար, որպեսզի նվազեցնել արդյունավետության bottlenecks. PySpark- ը ավելին բարելավում է այդ optimizations- ը, ինչպիսիք են vectorized UDFs, որոնք մուտքագրում են կատարումը ավելի մոտ նստակ արտադրություններ: Այս գործիքները ոչ միայն բարելավում են մետաղական արդյունավետությունը, այլեւ նվազեցնում են ինտրաֆրիկայի ծախսերը: Հաջորդ հոդված՝ Հաջորդ հոդված՝ Future Evolution Spark- ի էլեկտրոնային համակարգը շարունակվում է զարգացման հետ, ինչպիսիք են Delta Lake- ի, Apache Iceberg- ի եւ առաջադեմ մատակարարված մատակարարման մեքենաների հետ: Այս զարգացմանները լայնացնում են իր գործառույթը վերեւում է բնական տվյալների մատակարարման համար, որը ներառում է Deep Learning- ի, ավտոմատային մեքենաների մատակարարման եւ սերվերless- ի դիզայնների համար: Մատակարարները, որոնք այսօր մատակարարում են Spark- ի մասնագիտությունը, հեշտությամբ տեղադրում են իրենց գործառույթները հաջորդgeneration data-driven innovation- ի համար: Apache Spark- ը եւ PySpark- ը փոխել են, թե ինչպիսիք են բիզնեսի տվյալները բուժում, քանի որ միասնական, արդյունավետ համակարգում միասին միասին միավորել են բազմաթիվ թվային թվային մոդելներ: Նրանց նորարարություններները լայնացնում են հասանելիությունը, արդյունավետությունը եւ ծախսելիությունը, մինչեւ analytics- ից machine learning- ից: Մինչեւ տեխնոլոգիանը առաջանում է, Spark- ի հարմարավետությունը ապահովում է, որ այն շարունակվում է մեծ տվյալների բուժման երջանիկությունը: Շրուխի Erra Hareram- ի խոսքերում, այս դիզայնը նշանակում է ոչ միայն տեխնոլոգիական թռիչք, այլ նաեւ վերլուծությունը, թե ինչ կարող է լինել թռիչքային համակարգչում: 
 
 Այս մասին գրել է HackerNoon- ի Business Blogging Program- ի կողմից: Այս մասին գրել է HackerNoon- ի Business Blogging Program- ի կողմից: Այս հարցը գրվել է HackerNoon- ի կողմից . Business Blogging ծրագրեր Business Blogging ծրագրեր

Read My Stories

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Spark- ը եւ PySpark- ը: Redefine Distributed Data Processing- ը

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

HyperCycle Announces Strategic Split into Two Distinct Operations

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

HyperCycle Announces Strategic Split into Two Distinct Operations

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps