ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬಳಸಿ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕುರಿತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳು, Pandas ಮತ್ತು Dask ನಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ.
ಪೈಥಾನ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ: ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕುರಿತು ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ
ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, "ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ" ಎಂಬ ಪದವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಪದವಲ್ಲ; ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ದೈನಂದಿನ ವಾಸ್ತವವಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೆಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳು, ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಳೆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. CSV ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಸರಳ ಕಾರ್ಯವು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ವಿಫಲವಾದಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ? ಕುಖ್ಯಾತ MemoryError. ಇಡೀ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ RAM ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದ್ದು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಇಲ್ಲಿಯೇ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೊಸ ಅಥವಾ ಆಕರ್ಷಕ ತಂತ್ರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ, ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸೊಗಸಾದ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ "ಬ್ಯಾಚ್"ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ತಳಹದಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ:
- ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೃಹತ್-ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಇದು ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ಫೈಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಭೂತ ಪೈಥಾನ್ ತಂತ್ರಗಳು.
- ಬ್ಯಾಚ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ Pandas ಮತ್ತು Dask ನಂತಹ ಶಕ್ತಿಯುತ, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು.
- ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು.
- ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ.
- ದೃಢವಾದ, ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಾಬ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು.
ನೀವು ಒಂದು ಬೃಹತ್ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿರಲಿ, ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರದ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ?
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು
ಅದರ ತಿರುಳಿನಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಒಂದು ಸರಳ ಉಪಾಯವಾಗಿದೆ: ಇಡೀ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಣ್ಣ, ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಒಂದು ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಓದುತ್ತೀರಿ, ಅದನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಮುಂದಿನದಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತೀರಿ, ಹಿಂದಿನ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಇಡೀ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಆಗುವವರೆಗೆ ಈ ಚಕ್ರವು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಒಂದು ಬೃಹತ್ ವಿಶ್ವಕೋಶವನ್ನು ಓದುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿ. ನೀವು ಇಡೀ ಸಂಪುಟಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಪುಟದಿಂದ ಪುಟಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಾಯದಿಂದ ಅಧ್ಯಾಯಕ್ಕೆ ಓದುತ್ತೀರಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಧ್ಯಾಯವು ಮಾಹಿತಿಯ ಒಂದು "ಬ್ಯಾಚ್" ಆಗಿದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ (ಓದಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ), ಮತ್ತು ನಂತರ ನೀವು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಮೆದುಳಿಗೆ (RAM) ಕೇವಲ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧ್ಯಾಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇಡೀ ವಿಶ್ವಕೋಶವನ್ನಲ್ಲ.
ಈ ವಿಧಾನವು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 8GB RAM ಹೊಂದಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ 100GB ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿ ಖಾಲಿಯಾಗದಂತೆ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
"ಮೆಮೊರಿ ವಾಲ್": ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಮಾಡುವುದು ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆ
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ "ಮೆಮೊರಿ ವಾಲ್" ಅನ್ನು ತಲುಪುವುದು. ನೀವು ಯಾವುದೇ ವಿಶೇಷ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಲ್ಲದೆ data = file.readlines() ಅಥವಾ df = pd.read_csv('massive_file.csv') ನಂತಹ ಕೋಡ್ ಬರೆದಾಗ, ನೀವು ಪೈಥಾನ್‌ಗೆ ಇಡೀ ಫೈಲ್‌ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ RAM ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
ಲಭ್ಯವಿರುವ RAM ಗಿಂತ ಫೈಲ್ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಭಯಾನಕ MemoryError ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅದಕ್ಕೂ ಮುಂಚೆಯೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಭೌತಿಕ RAM ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ ಡ್ರೈವ್ ಅಥವಾ SSD ಯ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು "ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಮೊರಿ" ಅಥವಾ "ಸ್ವಾಪ್ ಫೈಲ್" ಆಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಪಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಶೇಖರಣಾ ಡ್ರೈವ್‌ಗಳು RAM ಗಿಂತ ಅನೇಕ ಪಟ್ಟು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ RAM ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು "ಥ್ರಾಶಿಂಗ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದಲೇ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಫೈಲ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಮೆಮೊರಿ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಲವಾರು ಇತರ ಮಹತ್ವದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ:
- ಮೆಮೊರಿ ದಕ್ಷತೆ: ಇದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತುಣುಕು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸಾಧಾರಣ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಗಾಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ 10GB ಯಿಂದ 100GB ಗೆ ಬೆಳೆದರೆ, ಅದೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಪಾಡು ಇಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಾಬ್‌ಗಳು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಅಥವಾ ದಿನಗಳ ಕಾಲವೂ ನಡೆಯಬಹುದು. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವಾಗ ಜಾಬ್ ಅರ್ಧದಾರಿಯಲ್ಲೇ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಗತಿಯು ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಬ್ಯಾಚ್ #500 ಅನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವಾಗ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮರುಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಅಥವಾ ನೀವು ಬ್ಯಾಚ್ #501 ರಿಂದ ಪುನರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಮಾನಾಂತರತೆಗೆ ಅವಕಾಶಗಳು: ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅವುಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ಬಹು-ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಬಹು-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಬಹು CPU ಕೋರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಒಟ್ಟು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕೋರ್ ಪೈಥಾನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಭೂತ ಪೈಥಾನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಇವು ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು.
ಅಡಿಪಾಯ: ಪೈಥಾನ್‌ನ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು `yield` ಕೀವರ್ಡ್
ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೋಮಾರಿಯಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ (lazy evaluation) ಹೃದಯ ಮತ್ತು ಆತ್ಮ. ಜನರೇಟರ್ ಒಂದು ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು return ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಬದಲು, yield ಕೀವರ್ಡ್ ಬಳಸಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಕರೆದಾಗ, ಅದು ಜನರೇಟರ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಒಂದು ಇಟರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ. ನೀವು ಈ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವವರೆಗೆ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನೊಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.
ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ನೀವು ಜನರೇಟರ್‌ನಿಂದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿದಾಗ (ಉದಾ., for ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ), ಫಂಕ್ಷನ್ yield ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು "ಯೀಲ್ಡ್" ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಕರೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ, ಅದನ್ನು ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ಇಡೀ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಿಂತ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ.
ಒಂದು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಫೈಲ್-ರೀಡಿಂಗ್ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಅದಕ್ಷ ವಿಧಾನ (ಎಲ್ಲಾ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು):
def read_large_file_inefficient(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
return f.readlines() # Reads the ENTIRE file into a list in RAM
# Usage:
# If 'large_dataset.csv' is 10GB, this will try to allocate 10GB+ of RAM.
# This will likely crash with a MemoryError.
# lines = read_large_file_inefficient('large_dataset.csv')
ದಕ್ಷ ವಿಧಾನ (ಜನರೇಟರ್ ಬಳಸಿ):
ಪೈಥಾನ್‌ನ ಫೈಲ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಸ್ವತಃ ಸಾಲು-ಸಾಲು ಓದುವ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ನಮ್ಮದೇ ಆದ ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
def read_large_file_efficient(file_path):
"""
A generator function to read a file line by line without loading it all into memory.
"""
with open(file_path, 'r') as f:
for line in f:
yield line.strip()
# Usage:
# This creates a generator object. No data is read into memory yet.
line_generator = read_large_file_efficient('large_dataset.csv')
# The file is read one line at a time as we loop.
# Memory usage is minimal, holding only one line at a time.
for log_entry in line_generator:
# process(log_entry)
pass
ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನಮ್ಮ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಫೈಲ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಬೈಟ್‌ಗಳ ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದು
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಸಾಲು-ಸಾಲು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪಠ್ಯೇತರ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಬಹು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಬಹುದಾದ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು `file.read(chunk_size)` ಬಳಸಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರ-ಗಾತ್ರದ ಬೈಟ್‌ಗಳ ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ಓದಬಹುದು.
def read_file_in_chunks(file_path, chunk_size=65536): # 64KB chunk size
"""
A generator that reads a file in fixed-size byte chunks.
"""
with open(file_path, 'rb') as f: # Open in binary mode 'rb'
while True:
chunk = f.read(chunk_size)
if not chunk:
break # End of file
yield chunk
# Usage:
# for data_chunk in read_file_in_chunks('large_binary_file.dat'):
# process_binary_data(data_chunk)
ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಒಂದು ತುಣುಕು ಸಾಲಿನ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಒಂದು ದೃಢವಾದ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಈ ಭಾಗಶಃ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, Pandas ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು (ಮುಂದೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ) ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿಮಗಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಪುನರ್ಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಈಗ ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮೇಲೆ ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ (ನಮ್ಮ `read_large_file_efficient` ಜನರೇಟರ್‌ನಂತೆ), ನಾವು ಈ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ನಾವು ಯಾವುದೇ ಇಟರೇಬಲ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಾತ್ರದ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಯೀಲ್ಡ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತೊಂದು ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು.
from itertools import islice
def batch_generator(iterable, batch_size):
"""
A generator that takes an iterable and yields batches of a specified size.
"""
iterator = iter(iterable)
while True:
batch = list(islice(iterator, batch_size))
if not batch:
break
yield batch
# --- Putting It All Together ---
# 1. Create a generator to read lines efficiently
line_gen = read_large_file_efficient('large_dataset.csv')
# 2. Create a batch generator to group lines into batches of 1000
batch_gen = batch_generator(line_gen, 1000)
# 3. Process the data batch by batch
for i, batch in enumerate(batch_gen):
print(f"Processing batch {i+1} with {len(batch)} items...")
# Here, 'batch' is a list of 1000 lines.
# You can now perform your processing on this manageable chunk.
# For example, bulk insert this batch into a database.
# process_batch(batch)
ಈ ಮಾದರಿ - ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಜನರೇಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು - ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪುನರ್ಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಗಿದೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಕೋರ್ ಪೈಥಾನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಶ್ರೀಮಂತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
Pandas: `chunksize` ನೊಂದಿಗೆ ದೈತ್ಯ CSV ಗಳನ್ನು ಪಳಗಿಸುವುದು
Pandas ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ `read_csv` ಫಂಕ್ಷನ್ ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ `MemoryError` ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, Pandas ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಒಂದು ಸರಳ ಮತ್ತು ಸೊಗಸಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ್ದಾರೆ: `chunksize` ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್.
ನೀವು `chunksize` ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದಾಗ, `pd.read_csv()` ಒಂದೇ DataFrame ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಗಾತ್ರದ (ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) DataFrame ಗಳನ್ನು ಯೀಲ್ಡ್ ಮಾಡುವ ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
import pandas as pd
file_path = 'massive_sales_data.csv'
chunk_size = 100000 # Process 100,000 rows at a time
# This creates an iterator object
df_iterator = pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size)
total_revenue = 0
total_transactions = 0
print("Starting batch processing with Pandas...")
for i, chunk_df in enumerate(df_iterator):
# 'chunk_df' is a Pandas DataFrame with up to 100,000 rows
print(f"Processing chunk {i+1} with {len(chunk_df)} rows...")
# Example processing: Calculate statistics on the chunk
chunk_revenue = (chunk_df['quantity'] * chunk_df['price']).sum()
total_revenue += chunk_revenue
total_transactions += len(chunk_df)
# You could also perform more complex transformations, filtering,
# or save the processed chunk to a new file or database.
# filtered_chunk = chunk_df[chunk_df['region'] == 'APAC']
# filtered_chunk.to_sql('apac_sales', con=db_connection, if_exists='append', index=False)
print(f"\nProcessing complete.")
print(f"Total Transactions: {total_transactions}")
print(f"Total Revenue: {total_revenue:.2f}")
ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿ ಚಂಕ್‌ನೊಳಗೆ Pandas ನ ವೆಕ್ಟರೈಸ್ಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಮೆಮೊರಿ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. `read_json` (`lines=True` ನೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು `read_sql_table` ನಂತಹ ಅನೇಕ ಇತರ Pandas ರೀಡಿಂಗ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಸಹ `chunksize` ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ.
Dask: ಔಟ್-ಆಫ್-ಕೋರ್ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆಯೆಂದರೆ ಒಂದೇ ಚಂಕ್ ಕೂಡ ಮೆಮೊರಿಗೆ ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಸರಳ ಲೂಪ್‌ಗೆ ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೆ ಏನು ಮಾಡುವುದು? ಇಲ್ಲಿಯೇ Dask ಮಿಂಚುತ್ತದೆ. Dask ಪೈಥಾನ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು NumPy, Pandas, ಮತ್ತು Scikit-Learn ನ ಜನಪ್ರಿಯ API ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Dask DataFrame ಗಳು Pandas DataFrame ಗಳಂತೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವು ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು Dask DataFrame ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ವಿಭಜಿಸಲಾದ ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ Pandas DataFrame ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಈ ಸಣ್ಣ DataFrame ಗಳು ಡಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಹು CPU ಕೋರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಬಹು ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.
Dask ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಸೋಮಾರಿಯಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (lazy evaluation). ನೀವು Dask ಕೋಡ್ ಬರೆದಾಗ, ನೀವು ತಕ್ಷಣವೇ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನೀವು ಕಾರ್ಯ ಗ್ರಾಫ್ (task graph) ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ `.compute()` ವಿಧಾನವನ್ನು ಕರೆದಾಗ ಮಾತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
import dask.dataframe as dd
# Dask's read_csv looks similar to Pandas, but it's lazy.
# It immediately returns a Dask DataFrame object without loading data.
# Dask automatically determines a good chunk size ('blocksize').
# You can use wildcards to read multiple files.
ddf = dd.read_csv('sales_data/2023-*.csv')
# Define a series of complex transformations.
# None of this code executes yet; it just builds the task graph.
ddf['sale_date'] = dd.to_datetime(ddf['sale_date'])
ddf['revenue'] = ddf['quantity'] * ddf['price']
# Calculate the total revenue per month
revenue_by_month = ddf.groupby(ddf.sale_date.dt.month)['revenue'].sum()
# Now, trigger the computation.
# Dask will read the data in chunks, process them in parallel,
# and aggregate the results.
print("Starting Dask computation...")
result = revenue_by_month.compute()
print("\nComputation finished.")
print(result)
Pandas `chunksize` ಬದಲಿಗೆ Dask ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆರಿಸಬೇಕು:
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರದ RAM ಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದಾಗ (ಔಟ್-ಆಫ್-ಕೋರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್).
- ನಿಮ್ಮ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ಬಹು CPU ಕೋರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಬಹುದಾದಾಗ.
- ನೀವು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಓದಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ಫೈಲ್‌ಗಳ ಸಂಗ್ರಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ.
ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನ: ಕರ್ಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕೇವಲ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್ ಎರಡನ್ನೂ ಮುಳುಗದಂತೆ ತಡೆಯಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗಲೂ ಇದು ಅಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು:
ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಟೇಬಲ್‌ನಿಂದ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್ ಪಟ್ಟಿ ಅಥವಾ DataFrame ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು `MemoryError` ಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರುವ ಕರ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
PostgreSQL ಗಾಗಿ `psycopg2` ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು "ಹೆಸರಿಸಿದ ಕರ್ಸರ್" (ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಕರ್ಸರ್) ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅದು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.
import psycopg2
import psycopg2.extras
# Assume 'conn' is an existing database connection
# Use a with statement to ensure the cursor is closed
with conn.cursor(name='my_server_side_cursor', cursor_factory=psycopg2.extras.DictCursor) as cursor:
cursor.itersize = 2000 # Fetch 2000 rows from the server at a time
cursor.execute("SELECT * FROM user_events WHERE event_date > '2023-01-01'")
for row in cursor:
# 'row' is a dictionary-like object for one record
# Process each row with minimal memory overhead
# process_event(row)
pass
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಡ್ರೈವರ್ ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಕರ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ `LIMIT` ಮತ್ತು `OFFSET` ಬಳಸಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೂ ಇದು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು.
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು:
ಪ್ರತಿ `INSERT` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನಿಂದಾಗಿ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಸೇರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ `cursor.executemany()` ನಂತಹ ಬ್ಯಾಚ್ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
# 'data_to_insert' is a list of tuples, e.g., [(1, 'A'), (2, 'B'), ...]
# Let's say it has 10,000 items.
sql_insert = "INSERT INTO my_table (id, value) VALUES (%s, %s)"
with conn.cursor() as cursor:
# This sends all 10,000 records to the database in a single, efficient operation.
cursor.executemany(sql_insert, data_to_insert)
conn.commit() # Don't forget to commit the transaction
ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ರೌಂಡ್-ಟ್ರಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ: ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಲಾಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು
ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸೋಣ. ನೀವು ಜಾಗತಿಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಳಕೆದಾರರ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಕುರಿತು ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ದೈನಂದಿನ ಸರ್ವರ್ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತ JSON ಲೈನ್ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (`.jsonl.gz`) ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿ ದಿನದ ಡೇಟಾವು ಹಲವಾರು ನೂರು ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ.
ಸವಾಲು
- ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣ: ದಿನಕ್ಕೆ 500GB ಸಂಕುಚಿತ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾ. ಅಸಂಕುಚಿತವಾಗಿ, ಇದು ಹಲವಾರು ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳು.
- ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್: ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲು ಒಂದು ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.
- ಉದ್ದೇಶ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನದಂದು, ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಖರೀದಿ ಮಾಡಿದವರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ.
- ನಿರ್ಬಂಧ: ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು 64GB RAM ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬೇಕು.
ಅನುಭವವಿಲ್ಲದ (ಮತ್ತು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ) ವಿಧಾನ
ಒಬ್ಬ ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಮೊದಲು ಇಡೀ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಓದಲು ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು.
import gzip
import json
def process_logs_naive(file_path):
all_events = []
with gzip.open(file_path, 'rt') as f:
for line in f:
all_events.append(json.loads(line))
# ... more code to process 'all_events'
# This will fail with a MemoryError long before the loop finishes.
ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವುದು ಖಚಿತ. `all_events` ಪಟ್ಟಿಗೆ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು RAM ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಹಾರ: ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್
ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಒಂದು ದೃಢವಾದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ.
- ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮತ್ತು ಡಿಕಂಪ್ರೆಸ್: ಸಂಕುಚಿತ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಡಿಕಂಪ್ರೆಸ್ ಮಾಡದೆ ಸಾಲು-ಸಾಲು ಓದಿ.
- ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್: ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಿದ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಿ.
- ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಬಹು CPU ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ: ಅಂತಿಮ ವರದಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
ಕೋಡ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸ್ಕೆಚ್
ಸಂಪೂರ್ಣ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಹೀಗೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು:
import gzip
import json
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed
from collections import defaultdict
# Reusable batching generator from earlier
def batch_generator(iterable, batch_size):
from itertools import islice
iterator = iter(iterable)
while True:
batch = list(islice(iterator, batch_size))
if not batch:
break
yield batch
def read_and_parse_logs(file_path):
"""
A generator that reads a gzipped JSON-line file,
parses each line, and yields the resulting dictionary.
Handles potential JSON decoding errors gracefully.
"""
with gzip.open(file_path, 'rt', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
try:
yield json.loads(line)
except json.JSONDecodeError:
# Log this error in a real system
continue
def process_batch(batch):
"""
This function is executed by a worker process.
It takes one batch of log events and calculates partial results.
"""
viewed_product_users = set()
purchased_users = set()
for event in batch:
event_type = event.get('type')
user_id = event.get('userId')
if not user_id:
continue
if event_type == 'PRODUCT_VIEW':
viewed_product_users.add(user_id)
elif event_type == 'PURCHASE_SUCCESS':
purchased_users.add(user_id)
return viewed_product_users, purchased_users
def main(log_file, batch_size=50000, max_workers=4):
"""
Main function to orchestrate the batch processing pipeline.
"""
print(f"Starting analysis of {log_file}...")
# 1. Create a generator for reading and parsing log events
log_event_generator = read_and_parse_logs(log_file)
# 2. Create a generator for batching the log events
log_batches = batch_generator(log_event_generator, batch_size)
# Global sets to aggregate results from all workers
total_viewed_users = set()
total_purchased_users = set()
# 3. Use ProcessPoolExecutor for parallel processing
with ProcessPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
# Submit each batch to the process pool
future_to_batch = {executor.submit(process_batch, batch): batch for batch in log_batches}
processed_batches = 0
for future in as_completed(future_to_batch):
try:
# Get the result from the completed future
viewed_users_partial, purchased_users_partial = future.result()
# 4. Aggregate the results
total_viewed_users.update(viewed_users_partial)
total_purchased_users.update(purchased_users_partial)
processed_batches += 1
if processed_batches % 10 == 0:
print(f"Processed {processed_batches} batches...")
except Exception as exc:
print(f'A batch generated an exception: {exc}')
print("\n--- Analysis Complete ---")
print(f"Unique users who viewed a product: {len(total_viewed_users)}")
print(f"Unique users who made a purchase: {len(total_purchased_users)}")
if __name__ == '__main__':
LOG_FILE_PATH = 'server_logs_2023-10-26.jsonl.gz'
# On a real system, you would pass this path as an argument
main(LOG_FILE_PATH, max_workers=8)
ಈ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ದೃಢವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು RAM ನಲ್ಲಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದೆ ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ರೀತಿಯ CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಬಹು CPU ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣ ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡರೆ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇನ್ನೂ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಅದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಅಷ್ಟೇ.
ದೃಢವಾದ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಒಂದು ವಿಷಯ; ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ-ಸಿದ್ಧ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಇನ್ನೊಂದು ವಿಷಯ. ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಅಗತ್ಯ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.
ಐಡೆಂಪೊಟೆನ್ಸಿ (Idempotency) ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ
ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಒಮ್ಮೆ ಚಲಾಯಿಸಿದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಅದು ಐಡೆಂಪೊಟೆಂಟ್ (idempotent) ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಬ್ಯಾಚ್ ಜಾಬ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಏಕೆ? ಏಕೆಂದರೆ ಜಾಬ್‌ಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಡ್ರಾಪ್ ಆಗುತ್ತವೆ, ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಮರುಪ್ರಾರಂಭಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಬಗ್‌ಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಭ್ರಷ್ಟಗೊಳಿಸದೆ (ಉದಾ., ನಕಲಿ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಆದಾಯವನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಎಣಿಸುವುದು) ವಿಫಲವಾದ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮರು-ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು.
ಉದಾಹರಣೆ: ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸರಳ `INSERT` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೀಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ `UPSERT` (ಇದ್ದರೆ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಮಾಡಿ) ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಈಗಾಗಲೇ ಭಾಗಶಃ ಉಳಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಮರು-ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಕಲುಗಳು ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್
ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಚ್ ಜಾಬ್ ಒಂದು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಿರಬಾರದು. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಮಗ್ರ ಲಾಗಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ: ಜಾಬ್‌ನ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಲಾಗ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ (ಉದಾ., "5000 ರಲ್ಲಿ 100 ನೇ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ..."). ಇದು ಜಾಬ್ ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಭ್ರಷ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ: 10,000 ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳ ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಒಂದು ದೋಷಪೂರಿತ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಇಡೀ ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಬಾರದು. ನಿಮ್ಮ ರೆಕಾರ್ಡ್-ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು `try...except` ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತಿಕೊಳ್ಳಿ. ದೋಷ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಒಂದು ತಂತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ: ಕೆಟ್ಟ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ, ನಂತರದ ತಪಾಸಣೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು "ಕ್ವಾರಂಟೈನ್" ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸರಿಸಿ, ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಇಡೀ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ವಿಫಲಗೊಳಿಸಿ.
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗಿಂಗ್: ನಿಮ್ಮ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ರಚನಾತ್ಮಕ ಲಾಗಿಂಗ್ (ಉದಾ., JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು) ಬಳಸಿ. ಬ್ಯಾಚ್ ಐಡಿ, ರೆಕಾರ್ಡ್ ಐಡಿ, ಮತ್ತು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್
ಅನೇಕ ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಚಲಿಸುವ ಜಾಬ್‌ಗಳಿಗೆ, ವೈಫಲ್ಯವೆಂದರೆ ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ (Checkpointing) ಎಂದರೆ ಜಾಬ್‌ನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಉಳಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ, ಇದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಬದಲು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಉಳಿಸಿದ ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಪುನರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು:
- ಸ್ಥಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ನೀವು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸರಳ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ, Redis ನಂತಹ ಕೀ-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಸ್ಟೋರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಸ್ಥಿತಿಯು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಿದ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಐಡಿ, ಫೈಲ್ ಆಫ್‌ಸೆಟ್, ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಖ್ಯೆಯಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು.
- ಪುನರಾರಂಭದ ತರ್ಕ: ನಿಮ್ಮ ಜಾಬ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾದಾಗ, ಅದು ಮೊದಲು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಒಂದು ಇದ್ದರೆ, ಅದು ತನ್ನ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಂದುವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕು (ಉದಾ., ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಅಥವಾ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಸೀಕ್ ಮಾಡುವುದು).
- ಅಟಾಮಿಸಿಟಿ (Atomicity): ಒಂದು ಬ್ಯಾಚ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಆದ ನಂತರ ಮತ್ತು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕಮಿಟ್ ಆದ *ನಂತರ* ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಲು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ.
ಸರಿಯಾದ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
"ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸ್ಥಿರಾಂಕವಲ್ಲ; ಇದು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ, ಡೇಟಾ, ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ನೀವು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ:
- ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದು: ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ (ಉದಾ., 10 ಐಟಂಗಳು) ಹೆಚ್ಚಿನ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ಸ್ಥಿರ ವೆಚ್ಚವಿರುತ್ತದೆ (ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ರೌಂಡ್-ಟ್ರಿಪ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ). ಸಣ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಈ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ನಿಜವಾದ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯವನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಜಾಬ್ ಅನ್ನು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದು: ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರವು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನೇ ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಮತ್ತು `MemoryError` ನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೋಷ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯನ್ನು ಸಹ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ "ಗೋಲ್ಡಿಲಾಕ್ಸ್" ಮೌಲ್ಯವೇ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗಾತ್ರವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸಮಂಜಸವಾದ ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ (ಉದಾ., ಕೆಲವು ಸಾವಿರದಿಂದ ಒಂದು ಲಕ್ಷ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು, ಅವುಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ) ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿ
ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಒಂದು ಸ್ಥಾಪಿತ ವಿಶೇಷತೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಅನುಭವವಿಲ್ಲದ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ದುರ್ಬಲ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಬೆಳೆದಂತೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವುದು ಖಚಿತವಾಗಿದೆ.
ನಾವು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳಿಂದ, ಜನರೇಟರ್‌ಗಳ ಸೊಗಸಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ Pandas ಮತ್ತು Dask ನಂತಹ ಉದ್ಯಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವವರೆಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಕೇವಲ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನಗಳಿಗೂ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ, ಮತ್ತು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಯ ಮೂಲಕ ಸಾಗಿದ್ದೇವೆ.
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ದೃಢವಾದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್, ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ. ಮೆಮೊರಿ ವಾಲ್‌ನಿಂದ ಸೀಮಿತರಾಗದೆ ಸವಾಲನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಂಡು, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ನೀವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ "ಹೌದು" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.