Giriş: Mühendislikte Otomatik Veri İş Akışları İçin Gerekli

Mühendislik takımları bugün sensörler, simülasyonlar, IoT cihazları ve operasyonel sistemlerden gelen eşsiz bir veri ile karşı karşıya kalıyorlar.Bu veriler manuel olarak artık mümkün değil - her şeyi gerçek zamanlı akıştan toplu işlemeye, planlamaya ve izlemeye kadar kullanan güçlü bir kombinasyon oluşturur.Bu makale, Spark ve Airflow'un modern veri mühendisliğinin arka kemiği olarak nasıl çalıştığını araştırmak zorundadır: Apache Spark ve Apache Airflow.

Apache Spark'ı Anlamak

Apache Spark, geniş ölçekli veri işleme için tasarlanmış açık kaynaktır. Geleneksel MapReduce'den farklı olarak, Spark hafızada veri tutar, belirli iş yükleri için 100 kat daha hızlı hale getirir. Birden çok dili destekler (Python, Scala, Java, R) ve SQL için kütüphaneler sunar.

Mühendislik için Anahtar İçerikleri

  • [FONT:0)In-memory işleme:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:0)) Diski I/O'yu azaltır, iteratif algoritmaları ve interaktif sorguları hızlandırır.
  • [FONT:0)Resilient Dağılım Datasets (RDD)[[D)[[D)) Bir bölüm kaybolursa yeniden inşa edilebilir eksik koleksiyonları.
  • [FONT=0]Spark SQL:[Dönetici: [Dönetici: 0 3)) SQL veya DataFrames kullanarak yapılandırılmış verileri sorgulayın, hangi mühendisler reklam analizi için yararlanabilir.
  • [FONT:0]Streaming:[[Dönetici: [Dönetici:0) kenar sensörleri veya üretim hatları gibi sürekli veri kaynakları için yakın zamanlı işlem sağlar.
  • [FONT:0)MLlib:[Dönlenebilir bir makine öğrenme kütüphanesi tahmin edilebilir bakım, anomaly algılama ve optimizasyon için.

Spark kümeleri bulutta veya bulutta (AWS EMR, Azure HDInsight, Databricks) olarak adlandırılırlar.

Apache Airflow'u Anlamak

Apache Airflow açık kaynak akış orkestrası platformudur. Planlama, grafikleri, Python kodu kullanarak bir Çevrimdışı (DAG) olarak tanımlamak için mühendislere izin verir.Her bir düğüm DAG, görev durumunu ve kenarlarını tanımlar, kayıt işlemleri, izleme ve uyarılama sağlar.

Hava akışında Core Concepts

  • [FONT:0)DAG (Yönetici Çiçeği):[Dönetici: 1) Tanımlanmış bağımlılıklarla ilgili bir çalışma.No çevrimleri izin verilmez, deterministic execution sağlar.
  • [FONT:0)Operatörler:[Döneticiler için s.)[[FONT:0) Kaynak: [FONT=0)
  • [FONT:0)Sensors:[Döneticileri bekleyen özel görevler (örneğin, dosya varış, API yanıtı).
  • [[FONT:0)XComs:[[Dönetici:[Dönetici:0))) Cross-iletişim mekanizması, görevlerin arasında küçük miktar veri aktarımı için.
  • [FONT=0)Pools & Executors: Paralel görev yürütme ve kaynak tahsisini yönetin.

Hava akışı tek bir sunucuda, Kubernetes kümesinde veya Google Cloud Composer veya Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) gibi yönetilen hizmetleri kullanabilir.

Tümleşik Spark ve Airflow

Spark ve Airflow birleştirildiğinde, bir veri hattının tüm yaşam döngüsünü ele alırlar - dönüşüm, yükleme ve izleme için veri kesintisinden.In integration çeşitli önemli avantajları verir:

Otomasyon & Orkestration

Hava akışı, bir küme üzerinde Spark uygulamaları tetikleyen bir DAG'yi otomatikleştirin ve bu verilerin sürekli olarak işlendiğini garanti eder.

Scalability & Kaynak Yönetimi

Spark, dağıtılmış hesaplamanın ağır kaldırılmasını, küme yöneticileriyle (HAN, Kubernetes) her bir Spark görevini yönetmek için yatay olarak ölçeklendirmeyi işliyor.

Güvenilirlik veamp; Observability

Hava akışı, yerleşik yeniden kurullar, e-posta uyarıları ve bir grafiksel uygulama görüşü sunar.If a Spark job goes to a geçici error (e.g., cluster resource sıkıntısı), Airflow, onu doğrudan Airflow UI'den kontrol edebilir, kesinti süresi azaltır. Bu besleme panoları besleme, raporlama veya makine öğrenme modellerinden dolayı mühendislik verileri boru hatları için kritiktir.

Flexability & Özelleştirme

Kombinasyon, mühendislerin yalnızca Spark görevleri olmayan karmaşık akışları tasarlamasına izin verir, aynı zamanda API'lerden veya veritabanından (örneğin, API'lerden veya veritabanından) aynı boru hattın yeniden yazmaksızın yeni veri kaynaklarına veya işletme kurallarına uyum sağlaması anlamına gelir. Airflow'un Python tabanlı DAG'lerin herhangi bir mantığını dahil edebilir, ancak Spark'ın işlem kütüphaneleri işleme çözümlerinin aynı boru hattının aynı şekilde işlenmesi anlamına gelir.

Bütünleşmeyi Uygulamayı Etkiliyor

Birlikte ısı ve hava akışı kurmak altyapı, kod yapısı ve operasyonları konusunda dikkatli bir planlama gerektirir. Aşağıda bir adım adım adım yaklaşımı vardır.

Adım 1: Altyapı Hazırlayın

Hem çalışan bir Spark kümesine hem de bir hava akışı ortamına ihtiyacınız var. For development, you can use a single-node Spark example (local mode) and a local Airflow installation. For production, consider cloud-based services: Databricks for Spark and Cloud Composer or MWAA for Airflow.for network connection between Airflow and Spark –tiply Airflow files jobs via REST API or through theTELFLT:5 over SSH.

Adım 2: Gerekli Hava Akışı Sağlayıcıları Yükleme

Hava akışı, dış sistemlerle arayüze hizmet eder. For Spark, install theETHFLT:6) paketini yükleyin. Bu, ESFLT:7 gibi operatörleri içerir ve [[FONTFLT:8).If you use Databricks, installETHFLT:9.

pip install apache-airflow-providers-apache-spark

Adım 3: Bağlantıları

Hava akışı arayüzünde, Admin >'e gidin; Bağlantılar ve bir Spark bağlantısı eklemelisiniz. master URL'yi (örneğin, 03: 00) belirtmeniz gerekir.

Adım 4: Write Spark Application Code

Spark işini Python senaryosu olarak geliştirin (veya Scala/Java JAR) ham mühendislik verileri okur, dönüşümler uygular ve sonuçları hedef bir sisteme yazar (örneğin, S3'teki Parkt dosyaları, bir veritabanı).

Adım 5: Hava akışını tanımlar DAG

Spark işinin programlanması ve orkestraları oluşturun. Aşağıda, [[DördüşüklÜ: 9) kullanılarak basitleştirilmiş bir örnek vardır:

from airflow import DAG
from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
from datetime import datetime

default_args = {
 'owner': 'engineering',
 'depends_on_past': False,
 'retries': 2,
 'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
 dag_id='engineering_data_pipeline',
 start_date=datetime(2024, 1, 1),
 schedule_interval='0 2 * * *', # daily at 2 AM
 catchup=False,
 default_args=default_args,
) as dag:

 extract_sensor_data = BashOperator(
 task_id='extract_sensor_data',
 bash_command='python /path/to/extract.py',
 )

 transform_sensor_data = SparkSubmitOperator(
 task_id='transform_sensor_data',
 application='/path/to/spark_job.py',
 conn_id='spark_default',
 conf={'spark.executor.memory': '4g'},
 java_class=None,
 )

 load_to_warehouse = BashOperator(
 task_id='load_to_warehouse',
 bash_command='python /path/to/load.py',
 )

 send_notification = EmailOperator(
 task_id='send_notification',
 to='[email protected]',
 subject='Pipeline Complete',
 html_content='<h3>Engineering data pipeline finished successfully.</h3>',
 )

 extract_sensor_data >> transform_sensor_data >> load_to_warehouse >> send_notification

Adım 6: Test ve Deploy

DAG'yi her adım doğrulamak için Hava akışında çalıştırın. Hava akışı arayüzü veya Spark'ın Tarih Server aracılığıyla Spark iş loglarını izleyin.Bir kez doğrulamaya karar verdi ve programda koşmaya izin verin.

Spark + Airflow Boruları için en iyi uygulamalar

Yıllar boyunca üretim deneyimi, mühendislik takımları performans, güvenilirlik ve kullanılabilirlik sağlamak için en iyi uygulamaları bir set geliştirdi.

Kaynak Allocation & Tuning

  • [FONT=0)Match Spark, küme kapasitesine göre ekleniyor: Hava akışının 15.000T: 16) ayarlı parametreyi kullanarak, [[Dönetici:|s.com|s.
  • [FONT:0]Leverage dinamik tahsis:[Dönetici:[Dönetici:0]EnableEND: 5,8|İş yüküne dayanarak, Spark ölçek executors up/down'a izin vermek için. Airflow hala minimum /maximum değerlerinin üzerinde olabilir.
  • [FONT:0) Hava akışında kaynak havuzlarını kullanın: Birden fazla DAG ile ortamlar için, havuzları eş zamanlı Spark görevlerinin sayısını sınırlamak ve küme aşırı yüklemeyi önlemek için tanımlayın.

Hata İşleme & Retries

  • [FONT:0]Set DAG-site retries:) UseETHFLT:20) ve [[Dönetici başarısız görevler için. geçici Spark hataları (e.g., kayıp executor), bu manuel müdahaleden kaçınır.
  • [[Düzücükler: 0[Döneticileri:[Döneticileri) Eğer boru hattınız gelen dış verilere bağlıysa, sabit bir program yerine bir sensör (örneğin, 03.03.) kullanın.Bu gereksiz Spark işi çalışır.
  • [FONT:0)Man'da kontrol noktası eklenme: [Dönetici: 0,4] Uzun süreli işler için, periyodik olarak orta sonuçlar kurtarır. Görev başarısız olur ve yeniden kurulabilirse, Spark tüm verileri yeniden işlemeye kadar son kontrol noktasından başlayabilir.

İzleme veamp; Uyarı

  • [FONT:0)Enable Airflow'un uyarısını gerçekleştirebilir: Görev başarısızlıkları ve SLA özlemeleri için e-posta veya Slack bildirimleri yapılandırın.
  • [FONT:0)Log aggregation:[Dönetici:[Dönetici:0) Gemi Spark logları (vida ve executor) Elasticsearch veya CloudWatch gibi merkezileştirilmiş bir sisteme bağlanabilir. Airflow bu loglar ile bağlantı kurabilir.
  • [FONT=0)Kutsal Şekil metrikleri:[Dönder:[Dönder:)

Kod Yapı & Versioning

  • [FONT=0) DAG'leri yalın tut: [Dönt:[Dönetici: 0) Hava akışı görevlerinde ağır hesaplama yapmaktan kaçının.
  • [[Dönetici:0) DAG sürümünü kullanın:[Dönetici:[Dönetici:0)I/CD. Etiket her DAG sürümünü Spark kodu sürümünü eşleştirmek için.
  • [FONT=0]Parametrize ortamları:[[Dönetici:[Dönetici: 1 ) Hava akış değişkenleri veya çevre değişkenlerini dosya yollarını yapılandırmak, veritabanı bağlantıları ve küme uç noktaları - onları zor kodlayın.

Meydanlar ve Nasıl Overcome Them

En iyi uygulamalarla bile, takımlar zorluklarla karşılaşırlar. İşte ortak ağrı noktaları ve çözümler.

Data Skew & Performans Şişen

Spark işleri, skewed verilerinden muzdarip olabilir (bazı bölümler diğerlerinden çok daha büyük). Bu, her biri bir alt veri kümesini kullanarak Mitigate.

Dış Sistemlere Bağlanmaya bağlı

Mühendislik verileri genellikle, fiyat limitleri veya zaman kesintileri olan miras sistemleri veya bulut depolamalarında bulunur. Hava akış sensörlerini süresiz beklemelerden kaçınmak için zaman harcıyor. Implement üst üste API'leri önlemek için yeniden deneme mantığına sahiptir.

Orkestra Kompleksi

Boru hatları büyüdükçe, DAG'ler ⁇ d olabilir..:0.Tecrübele-devam prensibi[[DÜT:1): veri toplama, dönüşüm ve yükleme için ayrı DAG'ler oluşturabilir.

Gerçek Dünya Vakaları Kullanıyor

Birkaç mühendislik disiplinleri, Spark-Airflow kombinasyonundan faydalanır.

Otomotiv – Gerçek Zamanlı Sensör Analytics

Bir araba üreticisi test araçlarından gelen sensör verilerini terabayır topluyor. Airflow programı bu DAG:

  1. S3 kovasındaki yeni veri dosyaları için kontroller (örneğin, [[Dönemli: ►)
  2. Hesaplamaların ortalama sıcaklık, vibrasyon ve baskıyı yuvarlaydığı bir Spark akış işi başlatır.
  3. Mağazalar canlı panolar için zaman serisi veritabanında sonuçlar verir.
  4. Bir e-posta gönder, eğer anormal okumalar eşleri aşıyorsa.

Enerji – Tahmin edici Bakım

Bir rüzgar çift operatörü başarısızlıkları tahmin etmek için tarihsel türbin verilerini kullanır. onların boru hattı:

  • SCADA günlük olarak Airflow'un [[Düzgünüzle giriş yapar.
  • Tahmin ağırlıklarını güncellemek için bir Spark MLlib model eğitim işi çalıştırın.
  • Modeli yeni verilere ve yedeklere uygulama.
  • Bir türbin denetim gerektirdiği takdirde saha ekibine bir bildirim.

Üretim - Kalite Kontrol

Yarı iletken bir fab, optik denetim makinelerinden görüntüler işlemek için Spark kullanıyor. Havaflow orkestraları gece bir toplu boru hattında bu:

  1. İç depolamadan gelen griler görüntüler.
  2. Runs Spark OpenCV tabanlı defekt algılama.
  3. Bir özet rapor ve onu bir veri gölünde saklar.
  4. Hata oranları kabul edilebilir sınırları aşsa kaliteli takımı uyarır.

Bulut ve Hibrit Çevreler için dikkate alınması

Birçok mühendislik ekibi, ephemeral kümeslere (örneğin, Amazon EMR, Databricks) maliyetleri azaltmak için Spark çalıştırıyor. Airflow, merkezi orkestrayı kullanarak sorunsuz bir şekilde hareket edebilir, yerelliğe göre farklı kümeler gönderir.

Otomasyonda Future Trends in Automation

Veri mühendisliğinin manzarası gelişmektedir. İşte izlemek için trendler:

  • [FONT:0]Streaming-ilk boru hatları: Spark Structured Streaming ve Airflow'un 03.08.2014) operatörü, yakın zamanlı mühendislik kullanım durumlarında daha yaygın hale gelecektir (örneğin, akış verileri üzerinde tahmin edilebilir bakım).
  • [FONT=0]Kubernetes-native execution: Her iki Spark ve Airflow Kubernetes'i kucaklıyor. Airflow'un 03.03.2012'de Spark ile Koşuyor.
  • [FONT:0)Makine öğrenme entegrasyonu: Spark'ın MLlib, son derece son derece MLflow entegrasyonu ile birlikte, eğitim, değerlendirme ve dağıtım için eşleştirilir.
  • [FONT:0] Event-güdümlü orkestrasyon: Hava akımı şimdi Deferrable Operatörler aracılığıyla, DAG'lerin dış olaylar tarafından tetiklenmesine izin veriyor (örneğin, AWS Lambda'dan bir Spark işi tamamlama olayı).

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Apache Spark ve Apache Airflow ile mühendislik verileri iş akışlarını otomatikleştirmek artık lüks değildir - bu makalede belirtilen uygulama adımlarını ve en iyi uygulamaları takip etmek isteyen ekipler için sağlam, ölçeklenebilir veri otomasyon sistemlerini güvenilir bir şekilde çalıştırabilir. Spark, yüksek değer analizi ve inovasyon için zaman ayırıyor olsanız da, hava akışı planlama ve üretim kalitesini tahmin etmek için istihbarat sağlar.

Daha fazla okuma için resmi belgeyi www.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D