Шөнийн дижитал өргөтгөл, том, комплексны өгөгдлийн багцыг боловсруулах чадвар нь орчин үеийн аж ахуйн нэгжүүдэд тохиромжтой фактор болж байна. Sruthi Erra Hareram заримдаа хялбар гэж үзсэн уламжлалт бүтэц нь одоо тавтай морилно ууны аналитик, машин суралцалтын интеграци, масштабируемый инфраструктур нь шаардлагад харьцуулахад харьцуулана. Python, PySpark нь мэдээллийн боловсруулах, анализ, аж үйлдвэрийн хооронд шийдэл хийхэд ашиглах арга замыг шинэчлэгддэг. Apache Спарк Apache Спарк Түлхүүр үг: Shift Beyond Traditional Systems Өнгөрсөн системүүд, ямар ч хэдий ч хязгаарлагдмал, Одоогийн мэдээллийг дамжуулах хурд, комплектуудыг удирдах тусламжтай байна. Apache Spark энэ асуултанд хариултыг санал болгож буй нэг бүтэцтэй архитектур санал болгож байна барааны боловсруулах, бодит цаг хугацааны streaming, машин суралцах, график анализ нэг бүтэцд нэгтгэх. Resilient Core Архитектур Spark-ийн төвд дистрибьюторын боловсруулах загвар юм, Resilient Distributed Datasets (RDDs), Directed Acyclic Graphs (DAGs) болон DataFrames гэх мэт концептуудыг хамарсан. RDDs нь хязгаарлагдмал босоо хооронд харьцуулахад босоо үйл ажиллагаа явуулах боломжийг олгодог. DAGs нь хязгаарлагдмал өгөгдлийн shuffling-ийг багасгах, DataFrames нь бүтэцтэй ач холбогдол, SQL-тай үйл ажиллагаа санал болгож байна. Эдгээр элементүүд нь хурд, найдвартай байдал, тоноглогдсон байдал нь системийг үүсгэдэг. PySpark ашиглан хязгаарлагч PySpark нь Python-ийн хангамжтай, Spark-ийн хүчтэй дистрибьюторын компьютерийн хоорондын хоорондын хоорондоо танилцуулсан. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow гэх мэт Python-ийн сандалтай интеграцийг дамжуулан PySpark нь дистрибьюторын системд мэргэжилтнүүдийн сургалт шаардлагатайгүйгээр өндөр чанарын аналитикийг хангах болно. Энэ нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны компанийн түвшинд ажлын үйл явцыг шилжих боломжийг олгоно. Python экосистемийн интеграци PySpark-ийн хамгийн алдартай эрчим хүчний нэг нь одоогийн Python-д суурилсан хэрэгслүүдд дистрибьюцийг суулгах чадвартай юм. Жишээ нь, дэлгэцийн механизм нь моделийн болон харьцуулалтын өгөгдлийг олон нотоор үр ашигтай хуваалцах боломжийг олгодог. Pandas UDFs-тэй сайжруулсан гүйцэтгэл нь векторын үйл ажиллагаа ашиглан гүйцэтгэл сайжруулдаг, overhead-ийг багасгах, CPU-ийн хэрэглээг сайжруулдаг. Эдүүлбэр / Real-Time Applications in Practice Spark-ийн streaming хүчин чадал нь байнгын өгөгдлийн дамжуулалтыг хянахын тулд шинэчлэлд идэвхжүүлэх боломжтой. Өргөтгөлийн өгөгдлийг илрүүлэх, маркетингийн кампаныг хэрэглэгчдийн мэдлэг үзүүлэх талаархи анализ хийх, Spark нь хамгийн бага давтамжтай тавтай морилно ууны үр дүнг үзүүлэх боломжтой. Түүний структурын streaming API-ийн талаархи үйл явцыг масштабтай боловсруулах боломжийг олгодог. Анализ нь гадна Spark нь ETL хоолой, динамик cluster scaling-ийг дэмждэг бөгөөд өргөн хүрээтэй өгөгдлийн үйл явцыг тохируулах боломжийг олгодог. Оптимизм, хамгийн сайн практик Spark нь маш их боломжийг санал болгож байгаа боловч тэдний үр дүнг хамгийн их болгохын тулд нарийвчлалтай оптимизацийг шаарддаг. Хамгийн чухал стратегүүд нь ихэвчлэн ашиглаж буй өгөгдлийн багтаамж caching, үр ашигтай хуваалцах схемуудыг сонгох, жижиг файлуудыг багасгахын тулд гүйцэтгэлийн бутлуурыг багасгахын тулд. PySpark нь векторын UDFs гэх мэт шинж чанартай энэ оптимизацийг сайжруулдаг. Эдгээр практикүүд нь компьютерийн үр ашгийг сайжруулдаг боловч инфраструктур зардал багасгадаг. Өнгөрсөн мэдээ: Future Evolution Spark экосистемыг Delta Lake, Apache Iceberg, шинэчлэгдсэн cloud-native боловсруулах хөдөлгүүрийн зэрэг интеграциудтай боловсруулсан байна. Эдгээр хөгжүүлэлтүүд нь уламжлалт өгөгдлийн боловсруулахээс гадна түүний үйл явцыг шилжүүлэхийн тулд уян хатан суралцах, автомат машин суралцах, серверless архитекторуудтай. Spark-ийг шинж чанарыг хөрөнгө оруулаарай. Сэдэв, Apache Spark болон PySpark нь мэдээллийн боловсруулах арга замыг өөрчилж, нэг, үр ашигтай системийн дор хэд хэдэн компьютерийн парадигмуудыг нэгтгэсэн. Тэдний шинэчлэлүүд нь Analytics-ээс машин суралцах доор даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар даяар байдаг. Sruthi Erra Hareram-ийн хэлбэлээр, энэ хөгжил нь зөвхөн технологийн алхам биш, дистрибьюторын компьютерийн боломжийг өөрчилж байна. 
 
 Энэ нийтлэл HackerNoon-ийн Бизнесийн Блогчлалын хөтөлбөрт бичсэн. Энэ нийтлэл HackerNoon-ийн Бизнесийн Блогчлалын хөтөлбөрт бичсэн. Энэ нийтлэл нь HackerNoon-ийн дагуу бичсэн . Бизнесийн блог Бизнесийн блог

Read My Stories

Энэхүү аудио нь түүхийн эх хэлээр хийгдсэн болно!

Spark болон PySpark: Дистрибутированд өгөгдлийн боловсруулах шинэчлэх

About Author

Сэтгэгдлүүд

TAG ҮҮ

ЭНЭ ӨГҮҮЛЛИЙГ ТОЛГОЙЛУУЛСАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps