Базы спарк: О системе СПАРК

Содержание

Информационные базы для бизнеса и статистические базы



               

   Система Профессионального Анализа Рынка и Компаний (СПАРК) содержит информацию по всем зарегистрированным юридическим лицам России, Украины и Казахстана. Включает в себя данные, предоставляемые федеральными государственными службами, министерствами и ведомствами, ключевыми СМИ, другими источниками. Глубина архивов по некоторым источникам достигает 1992 года. СПАРК предоставляет следующую информацию:

— реквизиты компании, сведения о регистрации в регистрирующих органах, лицензии;

— структура компании, совладельцы, дочерние компании, филиальная сеть, состав руководства;

— статистическая и финансовая отчетность компаний, адаптированная для фундаментального анализа, финансовые и расчетные коэффициенты, в том числе и отраслевые, сведения об аудиторских проверках;

— финансовая отчетность банков и страховых компаний;

— скоринговые оценки, в том числе и кредитных рисков и многое другое.

Логины и пароли для доступа к базе данных СПАРК (для доступа к файлу, пожалуйста, войдите на сайт факультета под своим логином) 


 

Экономическому факультету открыт доступ к терминалам Bloomberg и Eikon (Thomson Reuters)! Использование компьютеров с доступом к информационным терминалам осуществляется в читальном зале экономического факультета в рабочее время с понедельника по субботу.

ПОДРОБНЕЕ

 


 

Экономическому факультету МГУ открыт доступ к международной базе данных PASSPORT — глобальной системе информации по рыночным исследованиям, предоставляющей статистику и аналитические отчёты по отраслям промышленности, странам, потребителям и компаниям.

 

Онлайн платформа Passport содержит 115 миллионов статистических данных, позволяющих проводить международные сравнительные исследования, а также 25 000 отраслевых аналитических отчетов и статей, предоставляя понимание глобального бизнеса и экономической ситуации в 210 странах мира.


 РЕСУРСЫ — OECD iLibrary является одним из крупнейших в мире источников сопоставимых данных в экономической, социальной и экологической областях. ЭФ МГУ предоставлен доступ ко всем аналитическим и статистическим материалам ОЭСР, насчитывающим: 

·5.000 полнотекстовых публикаций (загрузка PDF-файлов),
·20 наименований журналов, охватывающих более 500 изданий,
·2.500 рабочих докладов ОЭСР,
·30 статистических баз данных, объединяющих около 4 миллиардов записей,
·25.000 Excel-таблиц.

Более подробную информацию обо всех продуктах OECD можно найти на русскоязычной страничке сайта: www.oecdru.org

Краткое руководство пользователя

SPARC — Автоматизация шахт. Компания СПАРК

SPARC — Автоматизация шахт. Компания СПАРК

Системы

Система позволяет добиться требуемой чистоты воды или рабочей жидкости в автоматическом режиме

Перейти >

Для дистанционного беспроводного и проводного управления электротехническим оборудованием

Перейти >

Система дает возможность прогнозировать и своевременно выбирать способы управления горным давлением

Перейти >

Современная система цифрового видеонаблюдения, разработанная специально для создания сети видеофиксации на опасных производственных объектах

Перейти >

Системы

САУ-ПК используется для подземной добычи каменного угля и других полезных ископаемых в автоматизированном режиме

Перейти >

Управляет, как отдельной секцией крепи удаленно, так и сразу группой секций по автоматическому алгоритму

Перейти >

Поддерживает требуемое давление и расход рабочей жидкости в автоматическом режиме

Перейти >

Автоматическое управление комплексами водоотливов для откачки подземных вод из дренажных горных выработок шахт

Перейти >

Системы

Предназначена для автоматизированного перевода стрелочного привода через радиоуправление

Перейти >

На базе оборудования возможна реализация различных систем управления самоходными машинами

Перейти >

В автоматическом режиме поддерживает температуру вулканизации стыка конвейерной ленты

Перейти >

Для мониторинга и диагностики на поверхности работы оборудования на промышленных объектах

Перейти >

Блоки и оборудование

Преобразователь угловых перемещений

Предназначен для измерения частоты вращения механизмов

Перейти >

Преобразователь вибрации

Для контроля частотных характеристик критических узлов механизмов, которые работают в условиях повышенных нагрузок

Перейти >

Электропривод Ex

Для управления запорной арматурой в трубопроводах при эксплуатации в угольных и сланцевых шахтах, опасных по газу и угольной пыли

Перейти >

Команда

Опытные инженеры, знающие отрасль изнутри

Наша команда способна разработать автоматику любой сложности. В штате более 20 высококвалифицированных специалистов, занимающихся любимым делом уже более десяти лет.

Видео о компании

Компания

SPARC предоставляет полный цикл проектных и производственных работ от разработки до запуска готовой продукции на объекте заказчика.

Стратегия компании SPARC направлена на разработку и поддержание систем управления на новейшем техническом уровне в соответствии с пожеланиями клиентов.

Наша компания открыта к сотрудничеству на всех этапах исследовательских работ, проектирования и производства. Также компания оказывает консультационные услуги в области сертификации и внедрения взрывозащищенного и искробезопасного оборудования.

Референс-лист Презентация SPARC Скачать каталог

Проектирование базы данных Spark + паркет «»



У меня есть 100G текстовых файлов, поступающих ежедневно, и я хочу создать эффективный «database», доступный из Spark. Под «database» я подразумеваю возможность выполнять быстрые запросы к данным (начиная примерно с года) и постепенно добавлять данные каждый день, предпочтительно без блокировок чтения.

Предполагая, что я хочу использовать Spark SQL и паркет, каков наилучший способ добиться этого?

  • откажитесь от параллельного чтения/записи и добавьте новые данные в существующий файл parquet.
  • создайте новый файл паркета для каждого дня данных и используйте тот факт, что Spark может загружать несколько файлов паркета, чтобы позволить мне загружать, например, целый год. Это фактически дает мне «concurrency».
  • что-то еще?

Не стесняйтесь предлагать другие варианты, но давайте предположим, что сейчас я использую паркет, так как из того, что я прочитал, это будет полезно многим другим.

apache-spark apache-spark-sql parquet
Поделиться Источник Unknown     18 января 2016 в 00:41

2 ответа


  • Проектирование Ядра Базы Данных

    Мне было поручено разработать движок базы данных. Мне вообще не нужно реализовывать код, только дизайн (psuedocode, диаграммы последовательностей и т. д.). Мне были даны методы, и я ищу любую помощь, чтобы лучше понять, что именно я делаю. Ниже приведено то, что я получил до сих пор, любая помощь…

  • Spark распознавание типа данных UDAF

    Хотел взять что-то вроде этого https://github.com/fitzscott/AirQuality/blob/master/HiveDataTypeGuesser.java и создать Hive UDAF, чтобы создать агрегатную функцию, которая возвращает предположение типа данных. Есть ли у Spark что-то подобное уже встроенное? Было бы очень полезно для новых широких…



2

Мой уровень 0 дизайн этого

  • Используйте секционирование по дате/времени (если ваши запросы основаны на дате/времени, чтобы избежать сканирования всех данных)
  • При необходимости используйте Append SaveMode
  • Запустите SparkSQL распределенный SQL движок так, чтобы
    1. Вы включаете запрос данных из нескольких clients/applications/users
    2. кэшируйте данные только один раз по всем clients/applications/users
  • Используйте только HDFS, если можете, чтобы сохранить все ваши паркетные файлы

Поделиться Aravind Yarram     18 января 2016 в 01:51



0

У меня есть очень похожее требование в моей системе. Я бы сказал, что если загружать данные за весь год-для 100g в один день это будет 36T данных ,если вам нужно загружать 36TB ежедневно, то это все равно не может быть быстро. лучше сохранить обработанные ежедневные данные где-нибудь(например ,подсчет, сумма, отчетливый результат) и использовать их для возврата на весь год .

Поделиться dalin qin     15 января 2017 в 08:54


Похожие вопросы:


С чего начать проектирование при использовании отображения O/R? Объекты или таблицы базы данных?

Я запускаю новое приложение базы данных и задаюсь вопросом, было бы лучше начать проектирование с объектов (с UML) и построить схему базы данных соответственно, или начать с проектирования базы…


Как я могу прочитать паркет в PySpark, написанный из Spark?

Я использую два блокнота Jupyter, чтобы делать разные вещи в анализе. В моем блокноте Scala я записываю некоторые из моих очищенных данных в паркет:…


Паркет с Афиной против красного смещения

Я надеюсь, что кто-то там может помочь мне с этим вопросом. В настоящее время я работаю над проектом конвейера данных, и моя текущая дилемма заключается в том, использовать ли parquet с Athena или…


Проектирование Ядра Базы Данных

Мне было поручено разработать движок базы данных. Мне вообще не нужно реализовывать код, только дизайн (psuedocode, диаграммы последовательностей и т. д.). Мне были даны методы, и я ищу любую…


Spark распознавание типа данных UDAF

Хотел взять что-то вроде этого https://github.com/fitzscott/AirQuality/blob/master/HiveDataTypeGuesser.java и создать Hive UDAF, чтобы создать агрегатную функцию, которая возвращает предположение…


Проектирование базы данных: как предотвратить нарушение ссылочной целостности?

Ладно, может быть, это не самое лучшее название для вопроса, но это так. Я работаю над проектом, в котором уже есть электронная коммерция. И часть базы данных выглядит так. Все работает идеально….


Как написать на паркет а Spark Dataframe?

У меня есть приложение spark, но когда я пытаюсь записать dataframe в паркет, папка создается успешно, но внутри папки нет никаких данных, только файл с именем _SUCCESS Вот мой код: def…


Spark на паркете против Spark на Hive(формат паркета)

Наш вариант использования-узкая таблица(15 полей), но большая обработка всего набора данных(миллиарды строк). Мне интересно, какая комбинация обеспечивает лучшую производительность: ОКР: CDH5.8 /…


Проектирование базы данных — хранение n недель данных в базе данных и обновление каждую неделю

Я хочу показать последние четыре воскресенья температуры для конкретного города, мне нужно обновлять базу данных еженедельно (по воскресеньям) Проектирование Базы Данных 1 city_id temp_pre_sunday1…


Spark нагрузочный паркет не может вывести timestamp из секционированной колонки

Я могу сохранить файл parquet, разделенный столбцом, который выглядит как timestamp, но на самом деле является строкой. Когда я пытаюсь загрузить этот паркет обратно в spark с помощью…

Spark

АО «СПАРК» — одно из старейших авиаремонтных предприятий России. За свою многолетнюю историю оно прошло путь от авиаремонтных мастерских до крупнейшего, оснащенного самым современным оборудованием ремонтного предприятия, способного реализовать проект любой сложности.

15 августа 1931 года начала самостоятельно функционировать Авиационно-ремонтная база гражданского воздушного флота (АРБ ГВФ). Дата рождения АРБ ГВФ является отправной точкой в истории предприятия, превратившегося со временем в авиаремонтный завод №21, а затем в АО «Санкт-Петербургская авиаремонтная компания».

До 1958 года на предприятии производился ремонт легких самолётов и их двигателей и постройка новых опытных самолётов ЛК-1, АСК («Амфибия Северного Края»), серийное изготовление самолётов-амфибий. Но предприятие вело активную подготовку к ремонту вертолётов, и в следующем году из его цехов вернулись в небо 48 аппаратов типа Ми-4 ОКБ М.Л. Миля. Работа с вертолётами данной модели продлилась до 1985 года. За этот период времени было восстановлено 2510 аппаратов, то есть до 76% от общего числа построенных Ми-4. Параллельно шло освоение капитального ремонта вертолётов типа Ка-15 и Ка-18, и в 1960-м году были восстановлено по одному первому образцу.

В 1968 г. совместно с разработчиком — МВЗ им. М.Л.Миля — была разработана документация и осуществлён ремонт первого вертолёта типа Ми-8. С того времени на нашем предприятии было отремонтировано более 8000 вертолётов типа Ми-8/17 и их модификаций (всего было выпущено 15 000 тысяч вертолётов данного типа).

В 1993 г. в процессе приватизации предприятие было преобразовано в открытое акционерное общество.

В настоящее время АО «СПАРК» является ведущим отечественным предприятием по капитальному ремонту и модернизации вертолётов типа Ми-8/17, Ка-27 и Ка-32 всех модификаций.

В связи с увеличением объемов работ, непрофильных для типового авиаремонтного предприятия, в 2007 году было учреждено АО «НПО «СПАРК», основными направлениями деятельности которого являются разработка и производство наземных средств контроля для диагностики бортового оборудования авиационной техники российского производства и подготовка лётного и инженерно-технического персонала в авиационном учебном центре.

Сегодня компания – это быстрорастущая, динамичная и многопрофильная структура, активно действующая как на отечественном, так и на зарубежном авиационном рынке. Она готова к взаимовыгодному сотрудничеству со всеми партнёрами, эксплуатирующими российскую вертолётную технику.

Основные вехи нашей истории


1931 год основание Авиационно-ремонтной базы ГВФ.
1958 год освоение капитального ремонта вертолётов типа Ми-4.
1960 год освоение капитального ремонта вертолётов типа Ка-15 и Ка-18.
1968 год освоение капитального ремонта вертолётов типа Ми-8.
1989 год освоение капитального ремонта вертолётов типа Ка-32.
1991 год освоение капитального ремонта вертолётов Ми-8МТВ, Ми-8АМТ.
1999 год создание авиационного учебного центра по подготовке лётного и инженерно-технического персонала.
2002 год освоение капитального ремонта вертолётов Ка-27.
2006 год получение авторского свидетельства на разработку Сервисного центра ТОиР вертолётов типа Ми-17. Поставка первого Сервисного центра ТОиР и авиационного учебного центра для зарубежного заказчика.
2007 год учреждение АО «НПО «СПАРК». Начало полномасштабного технологического перевооружения производства АО «СПАРК» контрольно-проверочными стендами и комплексами нового поколения.
2008 год освоение капитального ремонта вертолётов Ми-172.
2010 год разработка и внедрение электронной технической документации в соответствии с требованиями AECMA – 1000D.
2014 год освоение капитального ремонта вертолётов Ми-17В-5.
2015 год освоение капитального ремонта вертолётов Ми-171Ш, Ми-8МТВ-5-1.

NVIDIA ускоряет Apache Spark, ведущую платформу анализа данных

Сообщество разработчиков открытого ПО ускоряет Spark 3.0 с помощью GPU NVIDIA; молниеносное выполнение операций ETL и SQL на сотнях терабайт данных; Adobe получает 7-кратный прирост в обучении моделей с Spark 3.0 на Databricks

САНТА-КЛАРА, Калифорния—GTC 2020—14 мая 2020—NVIDIA сегодня объявила о сотрудничестве с сообществом разработчиков ПО с открытым кодом, чтобы сообщить GPU-ускорение движку анализа и обработки больших массивов данных Apache Spark 3.0, который применяют свыше 500 000 специалистов во всем мире.

С долгожданным выходом Spark 3.0 специалисты по работы с данными и машинному обучению впервые смогут применить GPU-ускорение к ETL-обработке (выборка, преобразование и загрузка), часто выполняемой с помощью операций базы данных SQL.

Обучение ИИ-модели можно проводить на том же кластере Spark, не перенося процессы на отдельную инфраструктуру. Это позволяет проводить высокоскоростной анализ данных на всех этапах конвейера анализа данных, ускоряя десятки и тысячи терабайт данных — от озера данных до обучения моделей. Более того, нет необходимости изменять существующий код, используемый для приложений Spark, работающих в локальной среде и облаке.

«Анализ данных – это самая большая вычислительная задача, стоящая сегодня перед компаниями и исследователями, — говорит Манувир Дас (Manuvir Das), руководитель Enterprise Computing в NVIDIA. — Нативное GPU-ускорение для всего конвейера Spark 3.0 — от ETL до обучения и инференса — обеспечивает производительность и масштаб, необходимые для объединения потенциала больших данных и силы ИИ”.

Являясь стратегическим партнером NVIDIA в области ИИ, Adobe одной из первых получила доступ к Spark 3.0 на Databricks. Первая же серия тестов показала 7-кратный прирост производительности и 90% сокращение расходов, благодаря GPU-ускоренному анализу данных для разработки продуктов в Adobe Experience Cloud и поддержке возможностей, поддерживающих цифровые бизнесы.

Прирост производительности в Spark 3.0 повышает точность моделей, позволяя обучать их на более крупных наборах данных и чаще переобучать. Это дает возможность обрабатывать терабайты новых данных каждый день, что очень важно для специалистов, поддерживающих рекомендательные системы и анализирующих новые исследовательские данные. Кроме того, ускоренная обработка означает, что для получения результатов требуется меньше аппаратных ресурсов, а значит значительно сокращаются затраты.

Databricks и NVIDIA добавляют скорости в Spark 

Apache Spark была создана основателями Databricks, чья облачная унифицированная платформа анализа данных запускается на более чем миллионе виртуальных машин каждый день. NVIDIA и Databricks совместно оптимизируют Spark с помощью ПО RAPIDSTM для Databricks, обеспечивая GPU-ускорение для обработки данных и машинного обучения на Databricks в здравоохранении, финансах, рознице и многих других отраслях.

Ускорение ETL и переноса данных в Spark с помощью GPU NVIDIA 

NVIDIA предоставляет  RAPIDS для Apache Spark с открытым кодом, чтобы помочь специалистам увеличить производительность своих конвейеров. Ускоритель отменяет функции, ранее выполняемые на CPU, применяя GPU для следующих задач:

  • ускорение ETL-конвейеров в Spark за счет повышения производительности операций Spark SQL и DataFrame без необходимости в изменении кода;
  • ускорение подготовки данных и обучения моделей в той же инфраструктуре, без необходимости в отдельном кластере для машинного и глубокого обучения;
  • ускорение переноса данных между узлами в распределенном кластере Spark. Эти библиотеки используют открытый фреймворк Unified Communication X (UCX) Консорциума UCF и минимизируют латентность, перемещая данные напрямую в памяти GPU.

Предварительная версия Spark 3.0 уже доступна у Apache Software Foundation. В ближайшие месяцы будет открыт доступ к основной версии. Подробнее смотрите на странице www.nvidia.com/spark.

 

 

Тестирование приложений Apache Spark

Дата публикации Oct 13, 2019

Юнитестинг приложений Spark не так прост. В большинстве случаев вам, вероятно, понадобится активный сеанс искры, а это значит, что выполнение ваших тестовых примеров займет много времени, и, возможно, мы находимся на цыпочках вокруг границ того, что можно назвать модульным тестом. Но это определенно стоит сделать.

Итак, я должен?
Что ж,да! Тестирование вашего программного обеспечения — это всегда хорошая вещь, и оно, скорее всего, избавит вас от многих головных болей, плюс вы будете вынуждены реализовывать свой код в виде маленьких кусочков, которые будет легче тестировать, и, следовательно, улучшать читабельность. и простота.

Хорошо, тогда что мне нужно сделать это?
Ну, я бы сказал, что мы можем начать сpip install spark-testing-baseи работать наш путь оттуда. Нам также нужноpyspark(конечно) иunittest(unittest2) иpytestдля этого — хотяpytestэто личное предпочтение.

holdenk / искровым тестирование базы

Базовые классы для использования при написании тестов с Spark. Вы написали отличную программу в Spark, и теперь пришло время написать…

github.com

База тестирования Spark — это набор базовых классов, помогающих в тестировании искры. Для этого примера мы будем использовать базуSQLTestCaseкоторый наследует отSparkTestingBaseReuse, который создает и повторно использует SparkContext.

НаSparkSessionа такжеSparkContext:

Повесть о сеансе Spark и контексте Spark

У меня уже есть Spark Context, SQL context, Hive context!

medium.com

Исходя из личного опыта (используя последнюю на данный момент версию 2.4. +), Я обнаружил, что мне нужно внести небольшие изменения вSQLTestCaseЭто тестовый пример, который я часто использую в своем текущем проекте. Итак, вот пример изменений, которые я сделал, чтобы удовлетворить мои потребности:

Пример базового теста искры, основанного на SQLTestCase базы тестирования Spark

Подводя итог внесенным мною изменениям:

  • Я добавил конфигурацию, чтобы установить часовой пояс наUTCдля согласованности. Согласованность с часовым поясом очень важна для всего кода, поэтому всегда устанавливайтеspark.sql.session.timeZone
  • Еще одна важная вещь для настройки в конфигурацииspark.sql.shuffle.partitionsк чему-то разумному для машины, которая будет запускать тесты, например<= cores * 2, Если мы этого не сделаем, то спарк будет использовать значение по умолчанию, которое200перегородки, и это излишне и неизбежно замедлит весь процесс.<= cores * 2это общее хорошее правило, не только для тестов.
  • Также добавлен метод сортировки кадров данных для сравнения перед сравнением. EстьcompareRDDWithOrderметод в одном из базовых классов, но я думаю, что легче работать с фреймами данных.
  • schema_nullable_helperметод должен бытьиспользуется с осторожностью, так как это может в конечном итоге саботировать ваш контрольный пример, в зависимости от того, что вам нужно проверить. Вариант использования для этого — для случаев, когда вы создаете кадры данных без указания схемы (которая в настоящее время устарела), потому что spark пытается определить типы данных, иногда у вас есть несоответствия для флага Nullable между двумя сравниваемыми фреймами данных, в зависимости от данные, используемые для их создания. Этот метод обновит схему одного из двух фреймов данных до того, что касается схемы другогоnullablesтолько.
  • И, наконец, я добавил слегка настроенную версию setUp дляappNameиconfig,sessionинстанцирование также отличается в последней версии pyspark. (Ожидается выпуск поддержки версий 2.2. + И 2.3. +.Вота такжеВотИтак, мы будем подклассы, чтобы обойти это)

Обратите внимание, чтоgetOrCreate()создаст сеанс spark один раз, а затем повторно использует его в тестовом наборе.


Теперь давайте создадим простую функцию для тестирования:

Пример класса расчета объекта

Эта функция просто накапливаетсяa/bгдеaа такжеbстолбцы во входном фрейме данных. Довольно просто и понятно. Я не включил проверку столбца здесь, потому что если либоaилиbотсутствуют, нам нужно, чтобы процесс расчета достаточно сильно провалился, чтобы остановить все. Но в целом все зависит от того, как вы хотите обрабатывать ошибки в вашем приложении, и насколько важны эти вычисления для вашего процесса.

Здесь стоит кое-что заметить: даже если вы издеваетесь над вводомcalculateDataFrame, сеанс искры потребуется, потому что в нашей функцииcalculateреализация, которую мы используемpyspark.sql.functionsнравитсяF.col('a')которые требуют от вас активного сеанса. В случае, если у нас не было сеанса, мы получили бы ошибку как это:

Ошибка атрибута при использовании функций pyspark sql без активного сеанса

Это более очевидно, если по какой-то причине нам нужно объявить вычисления в__init__Тело (конструктор) объекта, например:

class FeatureAToBRatio(object):
feature_name = 'a_to_b_ratio'
default_value = 0.

def __init__(self):
self.calculation = F.col('a').cast('float') / F.col('b').cast('float')

Тогда мы получим ошибку при создании экземпляраfeature = FeatureAToBRatio(),


Давайте теперь продолжим и добавим несколько тестов для этого.

Пример набора тестов для тестирования соотношения a и b

Мы тестируем на:

  • нормальный случай, которыйaа такжеbсуществуют и имеют числовые значения
  • исключение, когда один из них, например,bне существует в кадре данных
  • случай, когда знаменатель равен 0

Это простонекоторые из базовых тестовых случаев, которые можно проверить на, Есть много других, которые приходят на ум, например, что будет еслиaимеет тип null или другой тип данных, но для примера давайте сделаем его простым и чистым.

Чтобы запустить набор тестов:

python -m pytest test_feature_a_to_b_ratio.py
Пример вывода выполнения тестов Пример вывода выполнения тестов — запускается с PyCharm

Вот и все! Обратите внимание, что для запуска потребовалось 7,58 секунды (14,72 секунды, когда для разделов в случайном порядке установлено значение по умолчанию 200), что немного для тестирования юнитов, и это всего лишь 3 контрольных примера — представьте, что на CI / CD выполняется набор тестов. каждое слияние или коммит …

Конечно, с помощью spark / pyspark предстоит выполнить гораздо более сложное тестирование, но я думаю, что это хорошая база для дальнейшего развития. Дайте мне знать, если есть лучший способ сделать это.

Я надеюсь, что это было полезно. Любые мысли, вопросы, исправления и предложения приветствуются 🙂

Если вы хотите узнать больше о том, как работает Spark, взгляните на:

Объясняя технические вещи нетехническим способом — Apache Spark

Что такое Spark и PySpark и что я могу с этим сделать?

towardsdatascience.com

Добавление последовательных идентификаторов в фрейм данных Spark

Как это сделать, и это хорошая идея?

towardsdatascience.com

Оригинальная статья

Методы выполнения запросов к хранилищу данных в Hadoop и Spark



Процент аудитории, которая пользуется интернетом растет, увеличиваясь каждый год на 2 % начиная с 2000 года. Соответственно, в результате ежедневного увеличения интернет пользователей, каждый день растет и количество созданных ими данных. Поисковые системы или социальные сети производят огромное количество данных, которые хранятся в одном месте, на кластерах частных предприятий и фирм. Подобные предприятия хотят придать ценность, не только путем поиска данных, но также и путем выстраивания сложного анализа и обработки данных. В этой статье мы рассмотрим, как новые требования привели к созданию новых инструментов для обработки данных. Мы также, детально рассмотрим две платформы Apache Hadoop et Apache Spark.

Недостатки реляционных баз данных

Эдгар Кодд в 1970—х годах создал реляционную модель данных, и почти все использовали реляционные базы данных до конца 2000-х годов. Математическая модель, на основе которой они созданы, имеет следующие преимущества: согласованность, быстрый доступ к данным на унифицированном языке SQL, возможность делать сложные запросы.

Рис. 1. Популарность баз данных. Нерелационные базы завоёвывают популярность за последние 5 лет. Источник: db-engines.com

Такие базы составляют большинство. Но данные, которые можно сегодня найти в больших компаниях и исследовательских проектах, требуют новых свойств обработки, которыми не обладают традиционные реляционные базы данных.

Первое из этих свойств — это возможность управлять огромным объёмом данных. И хотя реляционные базы работали продуктивно с несколькими миллионами записей, с миллиардами им работать уже труднее. Подобные большие объёмы невозможно хранить на одном сервере. К тому же, компании предпочитают иметь много дешёвых серверов, чем обладать, например, одним суперкомпьютером, стоимость которого в разы больше. Это новое качество данных потребовало нового подхода к их хранению и обработке. Для решения этой проблемы были созданы первые базы и фреймворки, которые стали известны под общим названием Big Data.

Второе свойство — это более свободная структура данных. Первые базы данных NoSQL стали популярными, благодаря их ориентированности на обработку документов, то есть благодаря тому, что они «умели» хранить и запрашивать данные, у которых нет общей структуры.

Нужно заметить, что традиционные структуры реляционных хранилищ данных не всегда подходят под новые типы данных.

Существует множество решений вышеперечисленных проблем, но мы затронем здесь лишь одну, не менее интересную, чем остальные: обработку данных в среде Hadoop и Spark.

Почему появилась платформа Hadoop

В 2003 году три исследователя компании Google опубликовали статью «The Google Filesystem». В этой статье они объяснили, как они разработали файловую систему, которая могла противостоять сбоям, хранить файлы больших размеров (включая файлы, которые не могут храниться на одном диске) и была оптимизирована под большое количество клиентов. Файловая система работает следующим образом: один из компьютеров кластера содержит «мастер», который управляет метаданными файлов, разделяет их на множество фрагментов одинакового размера и определяет их местонахождение на разных узлах кластера. Каждый фрагмент отправляется на несколько узлов, чтобы предотвратить потерю данных при сбое одного или нескольких серверов. При чтении данных нужно запросить у мастера метаданные, но сами данные читаются напрямую с сервера, где они хранятся. Это позволяет увеличить скорость чтения.

Годом позже, в 2004 году, другая команда исследователей Google, в составе которой находился учёный уже работавший над предыдущей статьёй, опубликовала исследование (Simplified Data Processing on Large Clusters) об обработке больших объёмов данных. В этом исследовании они продемонстрировали новый подход к обработке данных, который они назвали MapReduce. MapReduce больше не базируется на реляционной модели данных. В частности, больше нет как таковой СУБД, которая выполняет запросы. Вместо этого пишутся функции преобразования (Map) и агрегирования (Reduce) данных. В этой статье исследователи указывают, что благодаря этой системе Google обрабатывает терабайты данных на тысячах компьютерах ежедневно, и что в случае поломки одного или нескольких компьютеров система будет продолжать свою работу.

Дуг Каттинг, программист, который тогда работал в компании Yahoo над системой поиска документов Lucene и над поисковым роботом Nutch, прочитал эту статью и понял её важность для будущих поисковых систем и обработки больших объёмов данных в целом. Системы, описанные Google в этих статьях, были проприетарны (доступ к коду ограничен). Дуг Каттинг же работал в области свободного программирования. Поэтому он стал с нуля реализовывать концепции Google и внедрять их в систему Nutch. Затем в 2006 году команда, работавшая с Каттингом, отделила от Nutch два других проекта: файловую систему HDFS (Hadoop File System), основанную на принципах, описанных в статье 2003 года, и платформу Hadoop, которая реализовывает принцип MapReduce, описанный Google в 2004 году.

С момента создания проект Hadoop быстро набрал популярность. Разные компании и организации стали применять его в работе для более разносторонних потребностей нежели Yahoo. Он быстро вышел за предела своей начальной роли, то есть из роли поисковой системы, чтобы стать расширенной платформой BigData. Hadoop используют как для обработки научных данных и для анализа системных журналов больших приложений, так и для создания систем машинного обучения.

Как видно, платформа Hadoop появилась изначально, чтобы устранить недостатки традиционных баз данных в сфере индексации данных в поисковых системах. Но эта платформа быстро оказалась хорошим решением проблем, связанных с обработкой больших объёмов данных, распределенных на множестве серверов.

Почему появился Spark

Hadoop стали применять в разных проектах, в том числе и в проектах, связанных с машинным обучением. В действительности, многие обладатели больших объёмов данных пытаются использовать их не только для вычисления статистики или поиска данных, но и для построения моделей, способных прогнозировать изменение тех или иных данных, а также автоматически классифицировать уже существующие данные.

Задолго до создания Hadoop существовали алгоритмы, позволяющие создавать подобные модели (регрессионный анализ, байесовский классификатор, метод k-средних, дерево принятия решений и т. д.). Часто такие алгоритмы трудно или невозможно реализовать на платформе Hadoop. И даже в случае, когда это возможно, время выполнения модели в Hadoop может быть велико. Hadoop обрабатывает данные в циклах Map и Reduce, каждый раз читая и записывая данные на диск.

Изучив эту проблему, Матей Захария в рамках своей диссертации «An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters», которую он защитил в 2009 году, начал работать над новой платформой, которая могла бы использовать уже существующие компоненты Hadoop, но позволила бы также реализовать итеративные алгоритмы, более эффективно используя оперативную память компьютеров, не читая лишний раз данные с жёсткого диска.

Первая версия Spark была разработана в 2010 году, и она оправдала ожидания разработчика. Spark позволяет не только проще писать программы, но и работает быстрее Hadoop даже при решении типичных задач Hadoop. Также он предоставляет большое количество готовых инструментов для классических задач машинного обучения. Это способствовало успешному использованию этого продукта во многих областях. В 2014 году Spark побил рекорд по сортировке данных, обработав миллиард записей объёмом 100 терабайтов на 206 компьютерах за 23 минуты. Сегодня он используется тысячами предприятий в мире, включая Facebook и Microsoft.

Классификация методов выполнения запросов в Hadoop и Spark

В реляционных базах данные хранятся в рамках заранее разработанной схемы, и единственный способ получить к ним доступ — это использовать язык структурированных запросов SQL. Как говорилось выше, одна из основных идей Hadoop и Spark — хранить данные без изменений в форме простых файлов в системе, оптимизированной под большие объёмы.

Методы выполнения запросов SQL в Hadoop были разработаны, но они больше не являются доминирующим средством доступа к данным. Вместо них аналитик, желающий получить быстрый доступ к данным и управлять ими, должен написать не простой запрос, а полную программу. Это требует больших временных затрат, но и позволяет реализовывать то, что невозможно было сделать в SQL.

Ниже показано, как строится структура таких программ в Hadoop и Spark.

Архитектура MapReduce в Hadoop

MapReduce — это и парадигма программирования, позволяющая обрабатывать большие объёмы фрагментированных по разным узлам данных.

Архитектура MapReduce состоит из 4-х главных компонентов, которые мы рассмотрим подробнее: 1) разделение файлов на записи вида (RecordReader), 2) трансформация этих записей (Map), 3) управление сортировкой и передача («перетасовка») данных функциям агрегации (shuffle), 4) сортировка, группирование и агрегация данных (Reduce).

Мы рассмотрим принцип работы каждого из этих компонентов, которые соответствуют каждому этапу программы MapReduce. Чтобы не делать объяснения абстрактными, мы продемонстрируем работу MapReduce на конкретном примере.

Предположим, что у нас есть один текстовый файл, который содержит данные о продажах одного предприятия, и мы пытаемся узнать выручку от продажи каждого продукта, изготовленного предприятием.

Наш файл «продажи» выгладит следующим образом (покупатель, продукт, цена продукта):

Клиент 1, Продукт 1, 2€

Клиент 2, Продукт 1, 2€

Клиент 1, Продукт 2, 5€

Мы хотим узнать результат в следующей форме (продукт, суммарная выручка по нему):

Продукт 1, 4€

Продукт 2, 5€

Для реляционной базы данных мы могли бы написать следующий запрос SQL:

SELECT product, SUM(price)

FROM sells

GROUP BY product

ORDER BY product;

Обработка запроса по технологии MapReduce выглядит иначе.

RecordReader

RecordReader получает фрагмент файла, хранящийся в узле, и создаёт записи в форме . Сам файл — всего лишь череда байтов, а ключи и значения имеют тип данных, который может быть определён программистом.

В нашем примере, файл — это всего лишь простой текстовый файл, и нет необходимости писать наш собственный RecordReader. Мы можем использовать класс LineRecordReader, который используется в Hadoop по умолчанию. Он создаёт одну запись для каждой текстовой строки обрабатываемого файла. Ключом записи является номером строки, а значение — это сама строка.

Таким образом, в нашем примере, мы получаем следующий результат работы RecordReader:

Ключ

Значение

1

Клиент 1, Продукт 1, 2€

2

Клиент 1, Продукт 2, 5€

3

Клиент 2, Продукт 1, 2€

Map

Функция Map отвечает за обработку извлечённых записей. Она должна изменить ключ, который позволит в дальнейшем сгруппировать записи и выполнить агрегацию данных. В результате выполнения этого этапа, данные будут частично отсортированы и записаны на диск перед этапом shuffle.

В нашем примере новый ключ — это название продукта, а значение записи — его цена (имя клиента удаляется из новой записи). Записи затем будут сгруппированы по названию продукта и для каждого продукта вычислена суммарная выручка. Таким образом, функция map отвечает за обработку строки, которую ей на вход автоматически передал RecordReader, и формирование записи .

Важно отметить, что это только в нашем примере функция map создаёт лишь одну новую запись для каждой прочитанной записи. В других случаях функция может создавать множество записей или же не создавать их вообще.

В нашем примере, функция map создаёт следующие записи (может быть на разных узлах кластера):

Ключ

Значение

Продукт 1

2

Продукт 2

5

Продукт 1

2

Shuffle

Этап shuffle делает так, чтобы все записи, имеющие одно и тоже значение ключа, могли быть обработаны вместе одной функцией reduce. До этого этапа записи с одним значением ключа могут находиться на разных узлах.

Этап shuffle организован так. Экземпляр reduce определяет, что функция map завершилась на каком-то узле, открывает локальный файл и читает раздел файла с новыми записями, которые предназначены для этого экземпляра reduce. В общем случае записи передаются по сети. Разные экземпляры reduce могут быть запущены Hadoop на разных узлах.

В нашем примере две записи со значением ключа «Продукт 1» будут обработаны одним экземпляром reduce, а третья запись со значением ключа «Продукт 2» — другим экземпляром (конечно, если значения хеш-функции для значений «Продукт 1» и «Продукт 2» не совпадают).

Reduce

Экземпляр reduce группирует записи и передаёт на вход функции reduce эти группы по одной. Например, 1-й экземпляр reduce сформирует группу , а соответствующая функция reduce поместит в выходной поток запись .

Таким образом, мы получим следующий результат:

Ключ

Значение

Продукт 1

4

Продукт 2

5

OutputWriter

Полученные результаты записываются на диск. Роль OutputWriter — конвертировать записи в последовательность байтов файла, который будет записан на диск.

Ниже приведена схема, демонстрирующая взаимосвязь рассмотренных выше этапов MapReduce.

Схема, объясняющая функционирование MapReduce (на основе нашего примера)

Программирование в Hadoop

В Hadoop программы map и reduce пишутся на языке Java, следуя вышеописанной структуре.

Надо отметить, что лишь в нашем примере данные — это простые текстовые файлы. Но вообще Hadoop может поддерживать любой формат файлов. Для структурированных данных (как в нашем примере) в реальности программы используют специализированные форматы, как например Parquet.

Также нужно отметить, что сам аналитик не обязательно каждый раз пишет новую программу для Hadoop. Существуют расширения, которые позволяют формулировать запросы на более простом языке. Эти запросы транслируются в последовательность заданий Hadoop. В качестве примеров можно назвать следующие расширения: Apache Pig (это средство имеет свой собственный язык программирования), Hive (это расширение выполняет запросы в языке SQL).

Hive анализирует запрос на SQL и выполняет для него ряд операций Map и Reduce (заданий). Это позволяет избежать написание сложных программ на Javа в случае, если необходимо выполнить простой запрос. Но для каждого задания Hadoop читает исходные данные с диска и пишет результаты на диск. Это повышает надёжность системы, но существенно увеличивает время выполнения запроса.

Программирование в Spark

Spark был создан для того, чтобы устранить недостатки Hadoop, но в тоже время использует множество его идей и компонентов.

Spark имеет гибкую модель программирования и позволяет легко «сцеплять» циклы MapReduce (последовательность заданий). Также он позволяет хранить данные в оперативной памяти, чтобы подвергать их многократной обработке. Hadoop требует написания программ на языке Java, а Spark позволяет писать их также на языках Python, Scala и R.

Spark предлагает свою эффективную имплементацию SQL для реляционных запросов, которая совместима с Hive.

Основная концепция Spark: RDD

Основа функционирования Spark — это RDD (Resilient Distributed Dataset). RDD — это своеобразная таблица (коллекция), где хранятся упорядоченные типизированные данные. Тип данных может быть парой , как в Hadoop, но также может являться любым типом данных используемого языка программирования (Java, Scala, Python и др.). Программа в Spark позволяет запускать операции высокого уровня, используя эти данные. Эти операции выполняются параллельно и, таким образом, увеличивается производительность системы.

Spark может использовать файловую систему Hadoop: он может создавать RDD из файла, хранящегося в HDFS, а также читать данные из базы данных Hive.

Обработка данных RDD

После того, как RDD создан, можно выполнять разнообразные действия с этой таблицей, включая операции Map и Reduce, описанные выше. Как и в Hadoop, операция shuffle автоматический выполняется, чтобы выполнить группирование данных. Но с другой стороны, Spark может выполнять и такие операции, которых нет на Hadoop. Spark обладает такой возможностью, как отправка данных с главного узла на все остальные с помощью протокола торрент (broadcast). Другая возможность — это управление размерами разделов данных (partitions), которое позволяет контролировать эффективность выполнения этапа Shuffle.

Основная разница между технологиями MapReduce в Hadoop и Spark заключается в том, что операции, которые указаны в программе Spark, не выполняются сразу, когда они встречаются. Вместо этого Spark строит граф действий, которые выполняются только тогда, когда их результаты нужны для дальнейшей обработки. Это позволяет Spark выполнять оптимизацию, которую Hadoop не мог делать. Spark знает заранее, какие данные будут нужны и в каком месте, а также может обрабатывать поток данных в кластере, не записывая на диск промежуточные файлы.

Spark предлагает три основных типа операций:

  1. Трансформации — это ленивые операции, которые не выполняются сразу, а участвуют в построении графа. Они из одного RDD формируют новый RDD. Это главные операции, которые обрабатывают данные. К ним относятся операции map, reduceByKey, group, sort и др.
  2. Действия. Они выполняют операции, описанные в одном месте графа, и возвращают одно значение. Они являются единственным способом получить доступ к результатам трансформаций. Действия выполняются при обращении к таким методам, как reduce, collect, saveAsTextFile и др.
  3. Операции сохранения. Они позволяют оптимизировать программы с указанием, какие данные должны сохраняться после одной трансформации, чтобы их можно было бы снова использовать позже. Операции можно вызывать с такими методами, как cache и persist.

Конкретный пример использования Spark

Ту программу, которую мы взяли как пример для описания функционирования MapReduce, можно тоже реализовать на платформе Spark. В Spark программа состояла бы из двух основных операций: одна трансформация, которая читает записи, и одно действие, которое сохраняет сумму выручки для каждого вида продукта.

Программа на scala с использованием RDD приведена ниже

Важно отметить, что операции начинают выполняться только в последней строке кода. До неё мы использовали только описание трансформаций.

Программа на scala с использованием SQL

Spark позволяет использовать язык SQL, чтобы обрабатывать данные, даже когда их источником не является база данных. Поэтому можно реализовать программу нашего примера еще проще, используя SQL. Spark сам будет строить нужные фазы map и reduce, чтобы получить результат. Код этого варианта немного объёмнее чем предыдущий. Но он всё-таки меньше, чем программа на Java, которую надо было бы писать в Hadoop. К тому же, он работает эффективнее, чем предыдущий вариант, когда объём данных большой.

Действительно, и хотя мы добавляем анализ SQL и трансформирование запроса в циклы MapReduce, мы всё-таки уменьшаем время, убирая необходимость использовать типы данных Java и предоставляя Spark больше свободы для оптимизации расчётов.

Заключение

Подытоживая вышесказанное, надо отметить, что недостатки реляционных баз данных в области хранения и обработки больших объёмов данных «спровоцировали» появление новых подходов к обработке данных. Среди этих подходов следует выделить модель распределённых вычислений MapReduce. Платформа Hadoop стала одной из первых, которая реализовала эту модель. Она используется до сих пор. Но в 2010 году была разработана платформа Spark, которая добавляет интересные инструменты и часто работает быстрее. Как мы видели при рассмотрении нашего небольшого примера, эти платформы позволяют запрашивать данные, используя даже SQL. В этой статье не рассмотрена операция соединения таблиц (аналог оператора JOIN в SQL). Мы решили намеренно не включать её в эту публикацию, т. к. вопрос соединения распределённых в кластере данных является непростым, и эта тема будет освещена в следующей нашей статье.

Литература:

  1. http://db-engines.com/en/
  2. http://db-engines.com/en/ranking_trend
  3. https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_database_management_system
  4. https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop
  5. https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Spark
  6. https://en.wikipedia.org/wiki/Matei_Zaharia
  7. Статистики об использовании интернета: http://www.itu.int/ITU-D/ict/statistics/ict/
  8. Статья Google о новой файловой системе: http://www.cs.cornell.edu/courses/cs614/2004sp/papers/gfs.pdf
  9. Статья Google о MapReduce: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/mapreduce-osdi04.pdf
  10. http://hadoop.apache.org/
  11. список компаний: https://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy
  12. документация: http://hadoop.apache.org/docs/stable/
  13. Вики проекта: https://wiki.apache.org/hadoop/
  14. исходный код Hadoop: https://github.com/apache/hadoop
  15. Официальный сайт: http://spark.apache.org/
  16. Spark programming guide: http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html
  17. О Spark SQL: http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
  18. Mastering Apache Spark 2: https://www.gitbook.com/book/jaceklaskowski/mastering-apache-spark/details
  19. О внутреннем функционировании: http://datastrophic.io/core-concepts-architecture-and-internals-of-apache-spark
  20. Исходный код Spark: https://github.com/apache/spark
  21. Качественная общая информация: https://www.quora.com/topic/Apache-Spark
  22. Презентация второй версии Spark создателем: https://www.youtube.com/watch?v=Zb9YW8XjxnE

Основные термины (генерируются автоматически): SQL, RDD, данные, продукт, запись, обработка данных, объем данных, программа, реляционная база данных, тип данных.

holdenk / spark-testing-base: базовые классы для использования при написании тестов с помощью Spark

Базовые классы для использования при написании тестов с помощью Spark.

Почему?

Вы написали отличную программу на Spark, и теперь пора написать несколько тестов. Только вы обнаруживаете, что пишете код для установки и отключения Spark в локальном режиме между каждым набором, и говорите себе: Это не мой красивый код.

Как?

Итак, вы включаете com.holdenkarau.spark-testing-base [spark_version] _1.0.0 и расширите один из классов и напишите вместо него несколько простых тестов. Например, чтобы включить это в проект с помощью Spark 3.0.0:

 "com.holdenkarau" %% "spark-testing-base"% "3.0.0_1.0.0"% "test" 

или

  <зависимость>
 com.holdenkarau 
 Spark-testing-base_2.11 
 $ {spark.version} _0.11.0 
 тест 

  

Если вы хотите использовать функции, связанные с Kafka, вам также необходимо включить этот артефакт в свои зависимости:

 "ком.holdenkarau "%%" spark-testing-kafka-0_8 "%" 3.0.0_0.14.0 "%" test "

или

  <зависимость>
 com.holdenkarau 
 Spark-testing-kafka-0_8_2.11 
 $ {spark.version} _0.14.0 
 тест 

  

В настоящее время зависимость Kafka — это , только построено для Scala 2.11.

Как использовать это внутри вашего кода? загляните на вики-страницу.

На странице репозиториев Maven для Spark-testing-Base перечислены доступные выпуски.

Пакет Python для spark-testing-base доступен по адресу:

Минимальные требования к памяти и OOM

Параметры Java для тестирования SBT по умолчанию слишком малы для поддержки выполнения многих тестов из-за необходимости запускать Spark в локальном режиме. Чтобы увеличить объем памяти в файле build.sbt, вы можете добавить:

 форк в Test: = true
javaOptions ++ = Seq ("- Xms512M", "-Xmx2048M", "-XX: MaxPermSize = 2048M", "-XX: + CMSClassUnloadingEnabled") 

При использовании surefire можно добавить:

   -Xmx2048m -XX: MaxPermSize = 2048m 
  

Примечание: конкретные значения памяти являются только примерами (и значениями, используемыми для запуска собственных тестов Spark-testing-Base).

Особые соображения

Обязательно отключите параллельное выполнение.

В сбт можно добавить:

 parallelExecution в тесте: = false 

Убедитесь, что для forkCount установлено значение 1, а для reuseForks установлено значение true.

Откуда это?

Часть этого кода представляет собой урезанную версию баз набора тестов, которые есть в Apache Spark, но недоступны. Другие части также вдохновлены sscheck (генераторы скачек для Spark).

Другие части этого реализованы поверх базовых наборов тестов, чтобы сделать вашу жизнь еще проще.

Как мне это построить?

Этот проект построен с использованием SBT.

Какие еще варианты?

Мы надеемся, что вы выберете нашу библиотеку, https://github.com/juanrh/sscheck, https://github.com/hammerlab/spark-tests, https://github.com/wdm0006/DummyRDD и др. Https : //www.google.com/search? q = python + spark + testing + библиотеки существуют как опции.

вложений BERT (базовая версия без корпуса) — модель Spark NLP

Описание

Эта модель содержит глубокий двунаправленный преобразователь, обученный в Википедии и BookCorpus.Подробности описаны в статье «BERT: предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка».

Live Demo Открыть в Colab Скачать

Как использовать

PythonScalaNLU

  ...
embeddings = BertEmbeddings.pretrained ("bert_base_uncased", "en") \
      .setInputCols ("предложение", "токен") \
      .setOutputCol ("вложения")
nlp_pipeline = конвейер (этапы = [документ_ассемблер, предложение_детектор, токенизатор, вложения])
pipeline_model = nlp_pipeline.fit (spark.createDataFrame ([[""]]). toDF ("текст"))
result = pipeline_model.transform (spark.createDataFrame (pd.DataFrame ({"text": ["Я люблю НЛП"]})))
  
  ...
val embeddings = BertEmbeddings.pretrained ("bert_base_uncased", "en")
      .setInputCols ("предложение", "токен")
      .setOutputCol ("вложения")
val pipeline = new Pipeline (). setStages (Array (document_assembler, Offer_detector, tokenizer, embeddings))
val result = pipeline.fit (Seq.empty ["Я люблю НЛП"]. toDS.toDF ("текст")).преобразовать (данные)
  
  импорт нлу

text = ["Я люблю НЛП"]
embeddings_df = nlu.load ('en.embed.bert'). предсказать (текст, output_level = 'токен')
embeddings_df
  

Результаты

  токен en_embed_bert_embeddings

I [0,50362968445, 0,188276348602, 0,12 ...
любовь [1.2889715433120728, 0.8475795388221741, 0.720 ...
НЛП [0,21503107249736786, -0,90299339294, 1,0 ...
  

Информация о модели

Название Модели: bert_base_uncased
Тип: вложений
Совместимость: Spark NLP 2.4.0+
Лицензия: Открытый исходный код
Выпуск: Официальный
Метки ввода: [предложение, знак]
Ярлыки вывода: [word_embeddings]
Язык: [en]
Размер: 768
С учетом регистра: ложный

Источник данных

Модель импортирована с https: // tfhub.разработчик / Google / bert_uncased_L-12_H-768_A-12/1

Spark | Вики Сообщества

Множественный «ИСКРА !!» генерируется.

Spark — это событие, когда две атаки попадают в один и тот же кадр, что приводит к увеличению урона. Когда «SPARK !!» явно отображается, появляется искра. всплывает.

Время является ключевым при образовании искры. Регулируя выполнение атаки для каждого юнита, игрок может дать указание разным юнитам наносить удары одновременно.

Враги также могут искриться друг с другом в зависимости от того, как и когда они атакуют. Они также могут выполнять различные типы искр, перечисленных ниже.

Базовый урон Spark составляет 150%.

Искровая уязвимость

Spark Vulnerability — это дебафф, который действует аналогично статусным недугам с их вероятной скоростью наложения. Юниты или враги, затронутые Spark Vulnerability, получат больше урона от искренных ударов.

Например, Heavenless Bushi Mifune успешно применяет к противнику дебафф уязвимости Spark с помощью SBB.Sparks получит дополнительный 50% бонус, в сумме до 200% Spark (базовая 150% + 50% Spark Vulnerability от Mifune).

Искровой критический

Красный «ИСКРА !!» обозначает критическое состояние искры.

Spark Critical (также известный как Spark Crit ) — это случайное событие, которое дает дополнительные бонусы при искрении. Критический момент искры отображается красным «SPARK !!» вместо типичного зеленого цвета.В отличие от Spark Vulnerability, каждая искра имеет шанс стать критической искрой, что дополнительно увеличивает бонус искры.

Например, Starpyre Lancer Zeis применяет свой бафф Spark Critical (30% шанс нанести 60% дополнительного урона Spark) своим SBB. Каждая искра будет иметь 30% шанс получить 60% бонус искры, в сумме до 360% (150% базовый + 150% бафф Spark от SBB Зейса + 60% от Spark Critical).

Cross-Spark

Cross-Spark в исполнении Light units.

Cross-Spark (также известный как ☓-Spark ) — это когда два или более единицы Omni Rarity одного и того же элемента достигают распределения повреждений 150% при искре. Cross-Sparking также даст баффы для отряда, известного как Resonance .

Эффект резонанса длится 2 хода (включая ход, к которому он применяется) и дает следующие эффекты:

  • Усиления атаки, защиты, восстановления
    • Повышение на 10% для Atk, Def, Rec на единицу, это тот же элемент всенаправленного юнита после первого
    • e.грамм. 4 отряда Грома в отряде Эза (включая самого Эза) = 30% прирост
    • Повышение статистики применяется только к одним и тем же элементам
  • Повышение уровня заполнения манометра Overdrive (OD)
    • Увеличение на 5% скорости заполнения OD на единицу, соответствующую элементу Omni единицы после первого
    • Повышение на 5%, если 2 элемента соответствуют одному элементу, повышение до 25%, если 6 элементов соответствуют одному и тому же элементу
  • Снижение урона на 1%, полученное от сильного элемента за отряд, соответствующий элементу отряда Омни после первого
    • Снижение на 1%, если 2 элемента соответствуют одному элементу, сокращение до 5%, если 6 элементов соответствуют одному и тому же элементу
    • Бонус распространяется на весь отряд

Self-Spark

Нями самовозгорается со своим SBB.

Самовоспламенение возникает, когда устройство искрёт одной рукой. Это происходит, когда у юнита есть Brave Burst с двумя встроенными атаками и два кадра выстраиваются в точное время ИЛИ , когда два кадра одной атаки попадают в один и тот же кадр.

Некоторые примеры юнитов, способных к самовозгоранию, включают Shadow Cat Nyami (SBB), Randolph and Ravenna (BB & SBB), Void Walker Zenia (BB), Heroes Fei and Fang (BB & SBB), Ace Assassin Natalamé. (SBB), Dark Path Arthur (BB), Великое Всеведение Sae (BB), Demon Ulfhednar Zelion (BB & SBB) и Dark Soul Dranoel (SBB).

Демон Ульфеднар Зелион также способен производить собственную искру X-Spark (BB).

Perfect Spark

Perfect Spark — это когда две копии одного и того же юнита вызывают 100% своих ударов, используя один и тот же навык (BB / SBB / UBB), не полагаясь на другие юниты. Выполнение этого зависит от позиции и скорости передвижения юнитов в отряде.

Стационарные юниты и юниты телепортационного типа не могут совершать искры. Кроме того, юниты подвижного типа не всегда могут надежно совершать искры друг с другом против одного врага.

Каждая позиция имеет задержку движения, которая также зависит от скорости движения юнита. Ниже приведена таблица задержек движения для каждой позиции и скорости движения только для единиц подвижного типа.

Тип 1 Тип 2 Тип 3 Тип 4 Тип 5
A (вверху слева) 15 13 10 7 4
B (вверху справа) 30 24 19 14 9
C (посередине слева) 20 16 13 9 6
D (В центре справа) 40 33 26 19 12
E (внизу слева) 18 15 12 8 5
F (внизу справа) 33 27 21 15 9

Ниже приведены таблицы позиций, в которых дублирующиеся отряды с подвижным типом могут идеально искриться друг с другом, когда два или более врагов присутствуют в битве с задержкой 0 мс, включая порядок, в котором их навыки (BB / SBB / УББ) активированы.

Эта статья или раздел неполные

Пожалуйста, отредактируйте эту статью, чтобы добавить недостающую информацию и дополнить ее.
Причина: Информация о порядке и расположении искрообразования устарела.

Скорость движения Тип 1

BB Cut Ins Off

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний 6 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу 2 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 6
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

BB Cut Ins на

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 6 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу 3 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 4 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 4
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

Скорость передвижения Тип 2

BB Cut Ins Off

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний 5 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ 4
Передний ряд Задний ряд
Верх 2 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

BB Cut Ins на

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 4 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу 2 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 3 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 4
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

Скорость передвижения Тип 3

BB Cut Ins Off

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний 4 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 2 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 2
Средний 5 НЕТ
снизу НЕТ 1

BB Cut Ins на

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 4 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу 2 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 3 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 3
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

Скорость передвижения Тип 4

BB Cut Ins Off

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний НЕТ НЕТ
снизу 4 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 2 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний 6 1
снизу НЕТ 3
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 5 НЕТ
Средний 4 НЕТ
снизу НЕТ 1

BB Cut Ins на

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний 6 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 3 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу 2 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 6
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ 5
Передний ряд Задний ряд
Верх 2 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 2
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

Скорость передвижения Тип 5

BB Cut Ins Off

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 1
Средний НЕТ НЕТ
снизу 3 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 2 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 5 НЕТ
Средний 4 1
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 3 1

BB Cut Ins на

Передний ряд Задний ряд
Верх 1 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 6 1
Средний 4 НЕТ
снизу 5 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх 3 НЕТ
Средний 1 НЕТ
снизу 2 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ 4
Средний НЕТ 1
снизу НЕТ 4
Передний ряд Задний ряд
Верх 2 НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу 1 НЕТ
Передний ряд Задний ряд
Верх НЕТ НЕТ
Средний НЕТ НЕТ
снизу НЕТ 1

Соответствующие ссылки

Brisk USA Racing Premium Base Свечи зажигания HOR17LGS Свечи 1987-95 Mustang 5.0L

Банкноты Год Марка Модель Накладка Двигатель
1995 Форд Мустанг GT кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1995 Форд Мустанг GT купе 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1995 Форд Мустанг GTS купе 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1995 Форд Мустанг SVT Cobra кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1995 Форд Мустанг SVT Cobra Coupe 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1994 Форд Мустанг GT кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1994 Форд Мустанг GT купе 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1994 Форд Мустанг SVT Cobra кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1994 Форд Мустанг SVT Cobra Coupe 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг GT кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг GT Хэтчбек 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг LX кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг LX хэтчбек 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг LX Седан 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг SVT Cobra Хэтчбек 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1993 Форд Мустанг SVT Cobra R Хэтчбек 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1992 Форд Мустанг GT кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1992 Форд Мустанг GT Хэтчбек 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1992 Форд Мустанг LX кабриолет 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный
1992 Форд Мустанг LX хэтчбек 2-дверный 5.0L 302Cu. В. V8 GAS OHV Безнаддувный

свечи зажигания

Спасибо Ларри Мо из Meaux Racing за предоставленную информацию и картинки.
  • Это действительно только в том случае, если вы заглушите двигатель после финишной черты, затем отбуксируйте машину обратно к ямам, где вы удалите заглушки для чтения !!
  • Или, если вы используете dyno
  • ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ТОЛЬКО для разгона при полной нагрузке или устойчивого государственные динамометрические испытания


Вилки лучше всего рассматривать через увеличительное стекло с 10-кратной подсветкой.

  • «Заземляющий ремень» = диапазон нагрева
  • «Базовое кольцо заглушки» = форсунка
  • Знак «Фарфор» = признаки предвзгорания / детонации

Диапазон нагрева:

Heat Range = Заземляющий браслет, заземляющий браслет показывает тепловой диапазон свечи зажигания. Если «цвет» заземляющего ремешка «меняется» слишком близко к концу заземляющей ленты (который находится над центральным электродом), затем диапазон нагрева «слишком холодный», что означает, что ремешок тоже теряет тепло быстро к основному кольцу и не может сжигать отложения до тех пор, пока все кончено.Если «цвет» ремешка изменится рядом с местом, где он приварен / прикреплен к базовому кольцу (последнее резьбовое кольцо), то это означает, что диапазон нагрева плунжера «слишком горячий», потому что тепло не отводится / не охлаждается от ремешка к базовому кольцу достаточно быстро !!!! Ремешок может начать действовать как «свеча накаливания», которая в конечном итоге вызывает преждевременное зажигание и / или детонацию. Правильный диапазон нагрева — это когда «цвет» находится на полпути ремешка, ни слишком холодно, ни слишком жарко.

(Цвет = означает свидетельство нагрева / или отсутствие тепла по внешнему виду темный или светлый цвет металла)


Промывка:

Подмыв = отношения смеси воздух / топливо показывает вверх на базовом кольца (в самом последнее резьбовое кольцо, к нему приварена планка).Вы хотите полный оборот светлого сажевого цвета на базовом кольце !!! Если вы хотите настроиться на макс. мощность, тогда вам нужно от 3/4 до 7/8 полного оборота светлого цвета сажи, чтобы показать на базовом кольце, но это на грани того, чтобы быть слишком худым, но будет максимально использовать HP на большинстве двигателей. Чтобы быть в безопасности, оставьте его на полном ходу светлого цвета сажи. Если базовое кольцо имеет полный оборот цвета, но есть это «пятна» сильного скопления «сухой сажи» поверх цвета, затем струйное слишком богат.

ПРИМЕЧАНИЕ> Если базовое кольцо имеет полный оборот цвета с некоторыми тяжелыми пятнами сухая сажа, значит, струя слишком обильная, НЕЗАВИСИМО, если фарфор «БЕЛЫЙ КОСТЬ», струя по-прежнему СЛИШКОМ БОГАТА !!! ПРИМЕЧАНИЕ> Не смотрите на фарфор, чтобы прочитать струйная !!!


Предварительное зажигание / Детонация

Фарфор = фарфор проявляет преждевременное зажигание / детонацию, не будет точно выявить соотношения впрыска / воздуха / топлива.Искать первое / начало признаки взрыва, поищите белый фарфор на предмет крошечных черных пятнышек или блестящие частицы алюминия, сплавившиеся с фарфором. Когда детонация происходит взрыв, часть топливовоздушной смеси взрывается вместо горения. слышен как «металлический стук», этот слышимый стук является результатом звука ударная волна, эта ударная волна распространяется вперед и назад через зазор объем, «разрушающий» более холодные газы пограничного слоя, покрывающие всю площадь зазора.Это нарушение позволяет передавать «больше» тепла. на части, особенно на купола / верхнюю часть поршня, … наряду с очень быстрым повышается давление, как при ударе молотка, поршни могут подгореть расплавленным стороны и дырочки !!! При первых признаках детонации ударная волна также будет греметь кольцами, вызывая небольшое количество масла, которое теперь проходит кольца, которые должны быть сплавлены с белым фарфором в виде крошечных черных пятнышек, также сплавленных как пятнышки — это сажа, которая прилипла к поверхностям зазора в относительно «неподвижный» пограничный слой.Один шаг за черным пятнышки, будут крошечные пятнышки / шарики алюминия, выходящие из поршней, которые будет сплавлен с белым порселином, …. следующий шаг, который нужно сделать, бывает случайным куски фарфора отламываются по мере усиления детонации и т. д. Вскоре после этого появляются дыры, взорванные прокладки головки, сломанные шатуны, И Т. Д.

ПРИМЕЧАНИЕ> дополнительными признаками начала детонации являются поршневые кольца. К сравнение «свободного диаметра» кольца с «нестандартным» свободным диаметром нового неиспользованные кольца обнаружат начало детонации до того, как будет нанесен большой вред. вызванный !!! Это результат предыдущего объяснения тепла. переносится легче, потому что относительно изолирующий / более холодный пограничный слой разрушается ударной волной.Поршневое кольцо — простое пружина, при перегреве пружина теряет натяжение.

Центральный электрод = крошечный, четко очерченный фарфор — «канавка» окружающий центральный электрод, также обнаружит ранние признаки преждевременного воспламенения / детонации. и неправильный тепловой диапазон. Ищите признаки того, что канава начинает заполняться с расплавленным фарфором вам понадобится увеличительное стекло 5 или 10 раз.

  • «Заземление» = диапазон нагрева
  • «Основание-кольцо пробки» = форсунка
  • Знак «Фарфор» = признаки предвзгорания / детонации
любезно предоставлено
Головы Meaux Racing
9827 LA Hwy.343
Аббевиль, Луизиана 70510
337-893-1541

2017 База Sea-Doo SPARK ™ TRIXX ™ | Holland Motorsports

2017 Sea-Doo SPARK ™ TRIXX ™

НОВЫЙ ИГРОВЫЙ ТРЕКСТЕР

Новинка 2017 года! Теперь вы можете играть, как никогда раньше, потому что выполнять трюки еще никогда не было так легко и весело — благодаря эксклюзивным функциям SPARK TRIXX. Это самая волнующая и потрясающая новая поездка по воде.

В число функций могут входить: РУЧКА С РЕГУЛИРУЕМОЙ ПОДНОСКОЙ

Регулировка рулевого управления позволяет настроить управление в соответствии с вашим личным стилем езды.Разнообразие положений дает вам больше рычагов для облегчения маневрирования гидроцикла независимо от состояния воды.

СТУПЕНЧАТЫЕ КЛИНЬЯ

Ступенчатые клинья обеспечивают большую устойчивость и уверенность в различных положениях при езде стоя. Упрощает выполнение трюков на профессиональном уровне.

  • ЛУЧШИЕ ТОВАРЫ ПО ВАШЕМУ КОМАНДЕ
СИСТЕМА ПЕРЕМЕННОЙ ОТДЕЛКИ РАСШИРЕННОГО ДИАПАЗОНА (VTS)

Эта эксклюзивная функция Sea-Doo позволяет преувеличить, насколько высоко вы можете поднять нос или насколько глубоко вы можете зарыть его в воду.Это означает, что выполнение трюков еще никогда не было таким простым и веселым.

  • ОСТАНОВИТЕСЬ БЫСТРЕЕ И ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ С ЛЕГКОСТЬЮ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ТОРМОЗ И РЕВЕРС (iBR)

Эксклюзивная для Sea-Doo система iBR второго поколения позволяет вам останавливаться раньше для большего душевного спокойствия. И предлагает больше контроля и маневренности.

  • ЛЕГКИЙ, ВЫСОКОПРОЧНЫЙ МАТЕРИАЛ
ПОЛИТЕК

Этот инновационный материал уменьшает вес Sea-Doo SPARK для обеспечения максимальной производительности.Кроме того, окрашенный молдинг делает его более устойчивым к царапинам, чем стекловолокно.

  • 2 РЕЖИМА, ПОДХОДЯЩИЕ К ВАШЕМУ СТИЛЮ ВОДЫ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДРОССЕЛЬНОЙ ЗАСЛОНКОЙ (iTC)

Выбирайте между более быстрым или плавным ускорением благодаря спортивному режиму, доступному с двигателем Rotax 900 HO ACE, и режиму Touring.

ЗАМКНУТАЯ СИСТЕМА ОХЛАЖДЕНИЯ

Эта технология предотвращает попадание агрессивной соленой воды и вредного мусора в двигатель, повышая надежность и сохраняя спокойствие.

Модульное тестирование приложений Apache Spark с использованием таблиц Hive | Нирадж Притьяни | Expedia Group Technology

Методы создания и управления модульными тестами пакетных приложений Spark

В HomeAway у нас есть много пакетных приложений, которые используют Apache Spark для обработки данных из таблиц Hive на основе наборов данных S3. Эти приложения выполняют преобразования Spark SQL для генерации окончательного вывода. Преобразования записываются аналогично хранимой процедуре SQL в СУБД.Мы хотели встроить модульные тесты в промежуточные этапы, чтобы убедиться, что наши приложения устойчивы и могут улавливать любые критические изменения в будущем. Однако мы столкнулись с некоторыми проблемами.

  • Таблицы Hive и наборы данных S3 недоступны на локальных машинах разработчиков (или на серверах сборки, таких как Jenkins) для запуска тестов без дополнительной настройки.
  • Для запуска кода требуется локальный сеанс Spark. Нам нужен был способ получить сеанс Spark для локального (и Jenkins), который не подключается к Hive Metastore.

Команда оценила множество вариантов и установила передовой опыт использования библиотеки Spark-testing-Base для модульного тестирования таких приложений. Ниже приведены некоторые ключевые методы, которые помогли нам провести модульное тестирование нашего приложения Spark.

spark-testing-base
spark-testing-base — это библиотека, которая упрощает модульное тестирование приложений Spark. Он предоставляет служебные классы для создания готовых сеансов Spark и служебных методов DataFrame, которые можно использовать в операторах assert.

ScalaTest
ScalaTest — это мощный инструмент, который можно использовать для модульного тестирования кода Scala и Java. Он похож на JUnit для Java.

  • Добавьте зависимость для spark-testing-base в свой pom.xml :
  
com.holdenkarau
spark-testing-base_2.11
$ {spark.version} _0.10.0
test
  • Добавьте плагин ScalaTest Maven к вашему pom.xml :
  
org.scalatest
scalatest-maven-plugin
2.0.0

< reportsDirectory> $ {project.build.directory} / surefire-reports
.
WDF TestSuite.txt


< выполнение>
test

test



Использование выходного стандартный локальный сеанс Spark

Использование трейта SharedSparkContext делает локально сгенерированный сеанс Spark доступным для использования без каких-либо дополнительных действий.

Готовый локальный сеанс Spark

Мы реорганизовали наши классы, чтобы получить этот сеанс Spark от класса Main , используя внедрение зависимостей. В производственной среде это указывает на производственный Hive Metastore. Во время локального тестирования и модульных тестов это указывает на Metastore в JVM.

Настройка испытательного стенда (тестовой базы данных)

Все базы данных и таблицы, которые использует приложение, могут быть определены заранее, указывая на временное местоположение. Это можно сделать в служебном классе, который выполняет настройку этого испытательного стенда.Затем мы вызовем этот служебный класс перед тестами.

Более того, любые таблицы, которые необходимы для работы кода, но не обязательно для модульного тестирования, могут быть заранее определены как пустые таблицы.

В следующем разделе мы обсудим определение таблиц с конкретными данными для модульного тестирования.

Настройка тестового стенда

Использование файлов CSV для заполнения таблиц Hive

Мы обнаружили, что использование CSV было довольно простым для определения данных, необходимых для модульного тестирования любой из наших таблиц.После настройки CSV можно было легко редактировать для различных сценариев данных.

Шаги:

  • Используйте StructType для определения схемы таблицы. Определите только те столбцы, которые использует ваша программа. Нет смысла определять все столбцы в таблице Hive, если они не используются в нашем приложении!
  • Используйте Spark CSV Reader для создания DataFrame , указывающего на файлы CSV, хранящиеся в test / resources
  • Сохраните CSV со всеми комбинациями данных в test / resources
  • Используйте метод Spark saveAsTable для определения таблицы Hive из этого DataFrame
Определение и загрузка таблиц для модульных тестов Создание файлов CSV в test / resources

DataFrame assert method

Trait DataFrameSuiteBase предоставляет метод с именем assertsDataFrameEquals , который можно использовать для сравнения двух DataFrame s.

assertDataFrameEquals method

Использование ScalaTest Matchers для утверждения элементов DataFrame

ScalaTest trait matchers обеспечивает легко читаемые проверки assert. Мы использовали их для тестирования отдельных элементов в DataFrames результатов тестирования.

Устройства сопоставления ScalaTest

Это были некоторые методы, которые мы использовали для модульного тестирования наших пакетных приложений Spark. Есть некоторые полезные функции, которые предоставляет Spark-testing-base, например создание наборов тестовых данных, фреймов данных и устойчивых распределенных наборов данных (RDD).StreamingSuiteBase также выглядит очень многообещающим и простым в использовании для потоковых приложений Spark.

Быть новичком в Scala, а затем изучать все возможности ScalaTest было приятно. Мы использовали FunSuite, но есть много разных стилей, которые мы можем изучить и использовать.

Это был важный шаг для нашей команды на пути к расширению охвата модульным тестированием для пакетных приложений Spark.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *