كيفية الوصول إلى ملفات PySpark المحملة باستخدام –files في بيئة Spark Cluster

عند تقديم وظيفة باستخدام PySpark وتحميل ملفات ثابتة باستخدام خيار –files، يمكن أن تكون هناك تحديات في الوصول إلى هذه الملفات أثناء تنفيذ الوظيفة. يظهر الكود الذي قدمته أنك تحاول الوصول إلى الملف باستخدام الطريقة القياسية، ولكن تواجه مشكلة بسبب عدم العثور على الملف.

لتجاوز هذا التحدي، يمكنك استخدام SparkContext للوصول إلى الملفات التي تم تحميلها باستخدام –files. يجب أن تكون قادرًا على الوصول إلى الملفات المحملة باستخدام مسار نسبي. فيما يلي كيف يمكنك تحقيق ذلك:

pythonCopy code
from pyspark import SparkFiles
import logging

# حصول على مسار الفهرس الذي يحتوي على الملفات المحملة
base_path = SparkFiles.getRootDirectory()

# بناء مسار كامل للملف
file_path = base_path + "/test.yml"

# فتح الملف وطباعة محتواه
with open(file_path) as test_file:
    logging.info(test_file.read())

عند استخدام SparkFiles.getRootDirectory()، يمكنك الحصول على المسار الذي يحتوي على جميع الملفات التي تم تحميلها باستخدام –files. ثم، يمكنك بناء المسار الكامل للملف الذي تريد الوصول إليه.

باستخدام هذا الأسلوب، يجب أن تكون قادرًا على الوصول إلى الملفات المحملة بنجاح أثناء تنفيذ وظيفتك على Spark cluster.

عند التعامل مع تقديم وظائف PySpark وتحميل ملفات ثابتة باستخدام الخيار –files، يجب أخذ بعض العناية الإضافية لضمان الوصول الناجح إلى هذه الملفات أثناء تنفيذ الوظيفة على Spark cluster.

من الجدير بالذكر أن خيار –files يقوم بتحميل الملفات إلى جميع عقد العمل في Spark cluster ويوفر لها مسارًا محليًا مشتركًا. ومع ذلك، يجب استخدام SparkFiles.getRootDirectory() للحصول على المسار الذي يحتوي على الملفات المحملة.

يمكنك أيضاً تحسين كودك ليتعامل بشكل أفضل مع معالجة الأخطاء. قم بلف الكود بتجميع الأمور في كتلة try-except للتعامل مع أي استثناء قد يحدث أثناء فتح الملف. هذا يساعد في تجنب توقف تنفيذ البرنامج بسبب خطأ في فتح الملف.

pythonCopy code
from pyspark import SparkFiles
import logging

try:
    # حصول على مسار الفهرس الذي يحتوي على الملفات المحملة
    base_path = SparkFiles.getRootDirectory()

    # بناء مسار كامل للملف
    file_path = base_path + "/test.yml"

    # فتح الملف وطباعة محتواه
    with open(file_path) as test_file:
        logging.info(test_file.read())

except Exception as e:
    logging.error(f"حدث خطأ: {str(e)}")

بهذه الطريقة، ستتم إدارة الأخطاء بشكل أفضل، مما يتيح لك التعرف على أي مشكلة قد تحدث أثناء الوصول إلى الملفات. يساعد هذا النهج في جعل التنفيذ أكثر قوة ويوفر تجربة أفضل عند التعامل مع Spark cluster وتحميل الملفات الثابتة.