Apache Spark
-
تبادل البيانات في Apache Spark
في Apache Spark، يُمكنك تبادل البيانات بين المنفذين (executors) باستخدام ميزة البث (broadcasting)، والتي تُسهِّل عملية مشاركة البيانات الضخمة بين…
أكمل القراءة » -
تقسيم البيانات في Apache Spark
عندما يتعلق الأمر بتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار بشكل فعال وموثوق به في Apache Spark، يمكن أن يكون…
أكمل القراءة » -
كيفية حل مشكلة Connection reset by peer في Apache Spark
عندما تظهر رسالة “Connection reset by peer” في Apache Spark، فإن ذلك يشير عادةً إلى مشكلة في التواصل بين العميل…
أكمل القراءة » -
تحديد صفوف عشوائية في Apache Spark
عندما يتعلق الأمر بتحديد عدد معين من الصفوف عشوائيًا من DataFrame في Apache Spark باستخدام Java، يمكنك القيام بذلك بطريقة…
أكمل القراءة » -
تحقيق الأمان في RDD في Apache Spark
بما أنك ترغب في فهم أكثر حول كيفية اكتمال الأمان من الأخطاء في النموذج المنطلق حول مجموعة البيانات الموزعة المتجددة…
أكمل القراءة » -
تحسين أداء مقارنة البيانات باستخدام النوافذ في Apache Spark
لفهم المشكلة والتحديات التي تواجهك في معالجة البيانات وتحسين الأداء، دعنا نقوم بتحليلها بشكل أعمق. أولاً، لديك إطار بيانات (DataFrame)…
أكمل القراءة » -
توزيع ومعالجة بيانات كبيرة باستخدام Apache Spark
بمجرد أن يتم تأمين الوصول إلى الملف المضغوط الذي يحتوي على مجموعة كبيرة من الملفات النصية الصغيرة، يمكن استخدام تقنيات…
أكمل القراءة » -
حلول لمشكلة corrupt_record في قراءة ملفات JSON باستخدام Apache Spark
عند مواجهتك لخطأ “corrupt_record” عند قراءة ملف JSON في Apache Spark باستخدام الـ Scala، يمكن أن يكون هذا الخطأ ناتجًا…
أكمل القراءة » -
فرق –files و addFile في Apache Spark
في بيئة استخدام Spark 1.6.0، تطرح هذه الاستفسارات الخيارات المتاحة لتمرير ملفات الخصائص مثل log4j.properties وملفات الخصائص العميل الأخرى. فعلى…
أكمل القراءة » -
استكشاف هيكل البيانات في Apache Spark: أساليب فعّالة للحصول على معلومات الـ DataFrame
في Apache Spark، يمكنك الحصول على قائمة بأسماء الأعمدة من مخطط (schema) للـ DataFrame باستخدام الكود التالي: pythonCopy codecolumnNames =…
أكمل القراءة »