වේගවත් ඩිජිටල් සංවර්ධනය වන යුගයේ දී, විශාල හා සංකීර්ණ දත්ත සබඳතා ක්රියාත්මක කිරීමේ හැකියාව වර්තමානයේ ව්යාපාර සඳහා ප්රතිඵලදායික ක්රමයක් බවට පත්ව ඇත.Sruthi Erra Hareram සාමාන්ය frameworks, වරක් ප්රමාණවත් ලෙස සැලකූ, දැන් සැබෑ කාලීන විශ්ලේෂණය, යන්ත්ර ඉගෙනුම් සම්මත කිරීම, හා පුළුල් කළ හැකි පද්ධති අවශ්යතා ඉටු කිරීමට සටන්. එහි Python සමාගමක් වන PySpark, දත්ත ක්රියාත්මක කිරීම, විශ්ලේෂණය කිරීම සහ කර්මාන්තය පුරා තීරණ ගැනීම සඳහා ආයෝජනය කරන ආකාරය වෙනස් කිරීම සඳහා ප්රමුඛ විසඳුම් ලෙස වර්ධනය වී ඇත. Apache ස්පාර්ක් Apache ස්පාර්ක් සම්ප් රදායික පද්ධති වලට වඩා වෙනස්වීම පෞද්ගලික දත්ත ප්රමාණවත් වර්ධනය වන විට, වඩාත් වේගවත්, වඩාත් සංකීර්ණ වැඩපිළිවෙළක් සඳහා ගොඩනැගූ පැරණි frameworks වල හැකියාවන් වඩාත් වේගවත් වී ඇත.විශාල පද්ධති, එක් වරක් ප්රමාණවත් වූ විට, දැන් අද තොරතුරු ප්රවාහයේ වේගය සහ සංකීර්ණතාව පාලනය කිරීමට සටන් කර ඇත.Apache Spark මෙම අභියෝගයට ප්රතිචාරයක් ලෙස වර්ධනය වූ අතර, තනි පද්ධතියක කොටස් සැකසුම්, සැබෑ වේගයේ ස්ට්රොයිම්, යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ ග්රැෆි විශ්ලේෂණයක් ඇතුළත් කරන සංකීර්ණ ආකෘතිය ලබා දී ඇත. Resilient Core ආකෘතිය Spark හි හදවතෙහි පිහිටා ඇත්තේ බෙදාහැරෙන සැකසුම් ආකෘතිය වන අතර, Resilient Distributed Datasets (RDDs), Directed Acyclic Graphs (DAGs) සහ DataFrames වැනි අර්ථයන් වටා ගොඩනැගී ඇත. RDDs විශ්වාසනීයත්වය සහ ප්රතිඵලදායීත්වය සහතික කරයි.DAGs වැරදි ප්රතික්ෂේපන සහිත කොන්දේසි හරහා සෘජුවම ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා ඉඩ සලසයි.DAGs අනවශ්ය දත්ත shuffling අවම කර ගැනීමෙන් ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා උපකාරී වේ.DataFrames ව්යුහගතව අමුද්රව්ය සහ SQL වැනි ක්රියාකාරකම් සපයයි. PySpark සමඟ කඳුළු බිඳ දැමීම PySpark, NumPy, Pandas, Scikit-learn, සහ TensorFlow වැනි Python පුස්තකාල සමඟ සෘජු සම්මත කිරීමෙන්, PySpark, Distributed Systems හි විශේෂඥ පුහුණු කිරීමේ අවශ්යතාවයකින් තොරව උසස් තත්ත්වයේ විශ්ලේෂණය ලබා ගත හැකිය. Python පරිසර පද්ධතිය සමඟ සම්මත කිරීම PySpark හි වඩාත් ප්රසිද්ධ ශක්තියකින් එකක් වන්නේ, පවතී Python මත පදනම් වූ මෙවලම් බෙදාහැරෙන පරිසරයට ඇතුළත් කිරීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, ප්රකාශන ක්රියාකාරකම් මගින් ආකෘති සහ ප්රවේශ දත්ත ක්රියාකාරීව කිහිපයක් පුරා බෙදාහැරීමට ඉඩ සලසයි, විශාල ප්රමාණයේ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ කාර්යයන් සඳහා ඉඩ සලසයි.Panda UDFs සමඟ වැඩි දියුණු කාර්ය සාධනය තවදුරටත් විගණන ක්රියාකාරීත්වය භාවිතා කිරීමෙන් වැඩි දියුණු කරයි, පරිගණක භාවිතය අඩු කිරීම සහ CPU භාවිතය වැඩි දියුණු කිරීම. සැබෑ කාලය තුළ යෙදුම් Spark හි ස්ට්රොයිම් හැකියාවන් දිගුකාලීන දත්ත ගබඩා කිරීමේ ප්රතිඵල ලබා දී ඇත. අසාමාන්යතාවයන් හඳුනා ගැනීම සඳහා ලග්න දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම හෝ පාරිභෝගික දර්ශන සඳහා අලෙවිකරණ ක්ෂේත්ර විශ්ලේෂණය ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා Spark සැබෑ කාලීන ප්රතිඵල සපයයි. එහි සංයුක්ත ස්ට්රොයිම් API මගින් සංවිධානයන්ට සිදුවීම් ගබඩා ප්රමාණයෙන් ක්රියාත්මක කිරීමට ඉඩ සලසයි. Optimization සහ Best Practices Spark විශාල ප්රතිලාභයක් සපයන අතර, එහි ප්රතිලාභ වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා සැලකිලිමත් පරිගණකයක් අවශ්ය වේ. ප්රධාන උපාය මාර්ගවලදී නිතර ප්රවේශ වූ දත්ත සමුදායන් සකස් කිරීම, ඵලදායී බෙදාහැරීමේ පද්ධති තෝරා ගැනීම සහ පුළුල් ගොනු සකස් කිරීම ප්රතිලාභය අඩු කර ගැනීම සඳහා. PySpark තවදුරටත් මෙම පරිගණක පහසුකම් වර්ධනය කරයි වක්රොටරීය UDFs වැනි විශේෂාංගයන් සමඟ, ප්රතිලාභය නවීන ප්රතිලාභයට සමීප කරයි. ඉදිරි පියවර: අනාගත සංවර්ධනය Delta Lake, Apache Iceberg සහ වර්ධන cloud-native processing engines වැනි සංයෝගයන් සමඟ Spark පරිසරය දිගටම වර්ධනය වෙමින් පවතී. මෙම සංවර්ධනය සාමාන්ය දත්ත පරිශීලකයට වඩා එහි ක්රියාකාරිත්වය පුළුල් ඉගෙනුම්, ස්වයංක්රීය යන්ත්ර ඉගෙනුම් සහ සර්වර් නොමිලේ ආකෘති ඇතුළත් කිරීම සඳහා පුළුල් කරයි. අවසාන වශයෙන්, Apache Spark සහ PySpark සමාගම් දත්ත පරිශීලක ක් රමය වෙනස් කර ඇත, එක්, ඵලදායී පද්ධතිය යටතේ විවිධ පරිගණක උදාහරණ එක් කිරීමෙන්. Sruthi Erra Hareram කියන වචනවලට අනුව, මෙම සංවර්ධනය යනු තාක්ෂණික පිපිරීමක් පමණක් නොව, බෙදාහැරෙන පරිගණකයේ කළ හැකි දේ නැවත සකස් කිරීමයි. 
 
 මෙම ලිපිය HackerNoon හි ව්යාපාරික බ්ලොග් වැඩසටහන යටතේ නිර්මාණය කර ඇත. මෙම ලිපිය HackerNoon හි ව්යාපාරික බ්ලොග් වැඩසටහන යටතේ නිර්මාණය කර ඇත. මේ කතාව ලියලා තියෙන්නේ HackerNoon එකේ. . Business Blogging වැඩසටහන Business Blogging වැඩසටහන

Read My Stories

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

Spark සහ PySpark: බෙදාහැරෙන දත්ත සැකසුම් නැවත සකස් කිරීම

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

AN INDIAN'S TREACHERY

My Six Years of Writing on HackerNoon in Numbers and Pictures

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

AN INDIAN'S TREACHERY

My Six Years of Writing on HackerNoon in Numbers and Pictures

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps