यह पोस्ट कैपिटेक के प्रेसेन गूबिया और जोहान ओलिवियर के साथ सह-लिखित है।
अपाचे स्पार्क एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन सोर्स वितरित प्रोसेसिंग सिस्टम है जो बड़े पैमाने पर डेटा वर्कलोड को संभालने के लिए प्रसिद्ध है। यह स्पार्क डेवलपर्स के साथ काम करने के बीच लगातार आवेदन पाता है अमेज़ॅन ईएमआर, अमेज़न SageMaker, एडब्ल्यूएस गोंद और कस्टम स्पार्क एप्लिकेशन।
अमेज़न रेडशिफ्ट अपाचे स्पार्क के साथ निर्बाध एकीकरण प्रदान करता है, जिससे आप अमेज़ॅन रेडशिफ्ट प्रावधानित क्लस्टर और दोनों पर अपने रेडशिफ्ट डेटा तक आसानी से पहुंच सकते हैं। अमेज़ॅन रेडशिफ्ट सर्वर रहित. यह एकीकरण एडब्ल्यूएस एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग (एमएल) समाधानों के लिए संभावनाओं का विस्तार करता है, जिससे डेटा वेयरहाउस को अनुप्रयोगों की व्यापक श्रेणी तक पहुंच मिलती है।
उसके साथ Apache Spark के लिए Amazon Redshift एकीकरण, आप जल्दी से आरंभ कर सकते हैं और जावा, स्काला, पायथन, एसक्यूएल और आर जैसी लोकप्रिय भाषाओं का उपयोग करके आसानी से स्पार्क एप्लिकेशन विकसित कर सकते हैं। आपके एप्लिकेशन इष्टतम प्रदर्शन और लेनदेन संबंधी स्थिरता बनाए रखते हुए आपके अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस से आसानी से पढ़ और लिख सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आपको पुशडाउन अनुकूलन के माध्यम से प्रदर्शन में सुधार से लाभ होगा, जिससे आपके संचालन की दक्षता में और वृद्धि होगी।
Capitec21 मिलियन से अधिक खुदरा बैंकिंग ग्राहकों के साथ दक्षिण अफ्रीका के सबसे बड़े खुदरा बैंक का लक्ष्य दक्षिण अफ्रीकी बैंकों को बेहतर मदद करने के लिए सरल, सस्ती और सुलभ वित्तीय सेवाएं प्रदान करना है ताकि वे बेहतर जीवन जी सकें। इस पोस्ट में, हम कैपिटेक की साझा सेवाओं फ़ीचर प्लेटफ़ॉर्म टीम द्वारा ओपन सोर्स अमेज़ॅन रेडशिफ्ट कनेक्टर के सफल एकीकरण पर चर्चा करते हैं। अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण के उपयोग के परिणामस्वरूप, डेवलपर उत्पादकता में 10 गुना वृद्धि हुई, फीचर पीढ़ी पाइपलाइनों को सुव्यवस्थित किया गया, और डेटा दोहराव शून्य हो गया।
व्यापार का अवसर
कैपिटेक के रिटेल क्रेडिट डिवीजनों में एडब्ल्यूएस ग्लू के साथ निर्मित 19 सुविधाओं का उपयोग करने के लिए 93 पूर्वानुमानित मॉडल हैं। फ़ीचर रिकॉर्ड Amazon Redshift में संग्रहीत तथ्यों और आयामों से समृद्ध हैं। Apache PySpark को सुविधाएँ बनाने के लिए चुना गया था क्योंकि यह विविध स्रोतों से डेटा को व्यवस्थित करने के लिए एक तेज़, विकेन्द्रीकृत और स्केलेबल तंत्र प्रदान करता है।
ये उत्पादन सुविधाएँ व्यवसाय के भीतर वास्तविक समय निश्चित अवधि के ऋण अनुप्रयोगों, क्रेडिट कार्ड अनुप्रयोगों, बैच मासिक क्रेडिट व्यवहार की निगरानी और बैच दैनिक वेतन पहचान को सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं।
डेटा सोर्सिंग समस्या
PySpark डेटा पाइपलाइनों की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW) में संग्रहीत आयामी और तथ्य तालिका दोनों से लगातार रिकॉर्ड-स्तरीय डेटा होना आवश्यक है। फिर इन तालिकाओं को रनटाइम पर एंटरप्राइज़ डेटा लेक (ईडीएल) की तालिकाओं के साथ जोड़ दिया जाता है।
फीचर विकास के दौरान, डेटा इंजीनियरों को EDW के लिए एक सहज इंटरफ़ेस की आवश्यकता होती है। यह इंटरफ़ेस उन्हें ईडीडब्ल्यू से डेटा पाइपलाइनों में आवश्यक डेटा तक पहुंचने और एकीकृत करने की अनुमति देता है, जिससे सुविधाओं का कुशल विकास और परीक्षण सक्षम हो जाता है।
पिछली समाधान प्रक्रिया
पिछले समाधान में, उत्पाद टीम डेटा इंजीनियरों ने स्पार्क को रेडशिफ्ट डेटा को मैन्युअल रूप से प्रदर्शित करने के लिए प्रति रन 30 मिनट खर्च किए थे। चरणों में निम्नलिखित शामिल थे:
- पायथन में एक समर्पित क्वेरी का निर्माण करें।
- सबमिट करें a उतारना के माध्यम से क्वेरी करें अमेज़ॅन रेडशिफ्ट डेटा एपीआई.
- सैंपलिंग का उपयोग करके पांडा के लिए AWS SDK के माध्यम से AWS ग्लू डेटा कैटलॉग में कैटलॉग डेटा।
इस दृष्टिकोण ने बड़े डेटासेट के लिए समस्याएँ उत्पन्न कीं, प्लेटफ़ॉर्म टीम से आवर्ती रखरखाव की आवश्यकता थी, और स्वचालित करना जटिल था।
वर्तमान समाधान सिंहावलोकन
कैपिटेक फीचर जेनरेशन पाइपलाइनों के भीतर अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण के साथ इन समस्याओं को हल करने में सक्षम था। आर्किटेक्चर को निम्नलिखित चित्र में परिभाषित किया गया है।
वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:
- आंतरिक लाइब्रेरीज़ को AWS ग्लू पायस्पार्क जॉब में स्थापित किया गया है एडब्ल्यूएस कोडएक्टिवेशन.
- AWS ग्लू जॉब रेडशिफ्ट क्लस्टर क्रेडेंशियल्स को पुनः प्राप्त करता है AWS राज प्रबंधक और साझा आंतरिक लाइब्रेरी के माध्यम से अमेज़ॅन रेडशिफ्ट कनेक्शन (क्लस्टर क्रेडेंशियल, अनलोड स्थान, फ़ाइल प्रारूप इंजेक्ट करता है) सेट करता है। अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण भी उपयोग का समर्थन करता है AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (मैं क्रेडेंशियल पुनर्प्राप्त करें और अमेज़ॅन रेडशिफ्ट से कनेक्ट करें.
- स्पार्क क्वेरी को अमेज़ॅन रेडशिफ्ट अनुकूलित क्वेरी में अनुवादित किया गया है और ईडीडब्ल्यू को सबमिट किया गया है। यह अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण द्वारा पूरा किया गया है।
- EDW डेटासेट को एक अस्थायी उपसर्ग में अनलोड किया गया है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3) बाल्टी।
- S3 बकेट से EDW डेटासेट को अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण के माध्यम से स्पार्क निष्पादकों में लोड किया जाता है।
- EDL डेटासेट को AWS ग्लू डेटा कैटलॉग के माध्यम से स्पार्क निष्पादकों में लोड किया जाता है।
ये घटक यह सुनिश्चित करने के लिए एक साथ काम करते हैं कि डेटा इंजीनियरों और उत्पादन डेटा पाइपलाइनों के पास अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण को लागू करने, क्वेरी चलाने और अमेज़ॅन रेडशिफ्ट से ईडीएल तक डेटा को अनलोड करने की सुविधा के लिए आवश्यक उपकरण हैं।
AWS ग्लू 4.0 में Apache Spark के लिए Amazon Redshift एकीकरण का उपयोग करना
इस अनुभाग में, हम PySpark में Redshift डेटा वेयरहाउस से ग्राहक जानकारी के साथ S3 डेटा लेक में रहने वाले ऋण आवेदन तालिका को समृद्ध करके अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण की उपयोगिता प्रदर्शित करते हैं।
RSI dimclient
Amazon Redshift की तालिका में निम्नलिखित कॉलम हैं:
- क्लाइंटकी - INT8
- क्लाइंटऑल्टकी - VARCHAR50
- पार्टी पहचानकर्ता संख्या - VARCHAR20
- क्लाइंटक्रिएटडेट - तारीख
- रद्द कर दिया है - INT2
- RowIsCurrent - INT2
RSI loanapplication
AWS ग्लू डेटा कैटलॉग की तालिका में निम्नलिखित कॉलम हैं:
- रिकार्ड आईडी - बिगिनट
- लॉगडेट - टाइमस्टैम्प
- पार्टी पहचानकर्ता संख्या - डोरी
Redshift तालिका को Apache Spark के लिए Amazon Redshift एकीकरण के माध्यम से पढ़ा जाता है और कैश किया जाता है। निम्नलिखित कोड देखें:
ऋण आवेदन रिकॉर्ड को S3 डेटा लेक से पढ़ा जाता है और इसके साथ समृद्ध किया जाता है dimclient
अमेज़न रेडशिफ्ट जानकारी पर तालिका:
परिणामस्वरूप, ऋण आवेदन रिकॉर्ड (S3 डेटा लेक से) समृद्ध हो गया है ClientCreateDate
कॉलम (अमेज़ॅन रेडशिफ्ट से)।
अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण डेटा सोर्सिंग समस्या को कैसे हल करता है
अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण निम्नलिखित तंत्रों के माध्यम से डेटा सोर्सिंग समस्या को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है:
- बिल्कुल सही समय पर पढ़ना - अपाचे स्पार्क कनेक्टर के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण रेडशिफ्ट तालिकाओं को सही समय पर पढ़ता है, जिससे डेटा और स्कीमा की स्थिरता सुनिश्चित होती है। यह विशेष रूप से मूल्यवान है टाइप 2 धीरे-धीरे बदलते आयाम (एससीडी) और स्नैपशॉट तथ्यों को एकत्रित करने का समय-काल। इन रेडशिफ्ट तालिकाओं को उत्पादन PySpark पाइपलाइनों के भीतर EDL से स्रोत प्रणाली AWS ग्लू डेटा कैटलॉग तालिकाओं के साथ जोड़कर, कनेक्टर डेटा अखंडता को बनाए रखते हुए कई स्रोतों से डेटा के निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है।
- अनुकूलित रेडशिफ्ट क्वेरीज़ - अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण स्पार्क क्वेरी योजना को अनुकूलित रेडशिफ्ट क्वेरी में परिवर्तित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह रूपांतरण प्रक्रिया डेटा स्थानीयता सिद्धांत का पालन करके उत्पाद टीम के लिए विकास के अनुभव को सरल बनाती है। अनुकूलित क्वेरीज़ Amazon Redshift की क्षमताओं और प्रदर्शन अनुकूलन का उपयोग करती हैं, जिससे PySpark पाइपलाइनों के लिए Amazon Redshift से कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति और प्रसंस्करण सुनिश्चित होता है। यह डेटा सोर्सिंग परिचालन के समग्र प्रदर्शन को बढ़ाते हुए विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है।
सर्वोत्तम प्रदर्शन प्राप्त करना
अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए स्वचालित रूप से पूर्वानुमान और क्वेरी पुशडाउन लागू करता है। आप इस एकीकरण के साथ अनलोडिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले डिफ़ॉल्ट Parquet प्रारूप का उपयोग करके प्रदर्शन में सुधार प्राप्त कर सकते हैं।
अतिरिक्त विवरण और कोड नमूनों के लिए, देखें नया - अपाचे स्पार्क के साथ अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण.
समाधान लाभ
एकीकरण को अपनाने से टीम को कई महत्वपूर्ण लाभ मिले:
- उन्नत डेवलपर उत्पादकता - एकीकरण द्वारा प्रदान किए गए पायस्पार्क इंटरफ़ेस ने डेवलपर उत्पादकता को 10 गुना बढ़ा दिया, जिससे अमेज़ॅन रेडशिफ्ट के साथ सहज बातचीत सक्षम हो गई।
- डेटा दोहराव का उन्मूलन - डेटा लेक में डुप्लिकेट और एडब्ल्यूएस ग्लू सूचीबद्ध रेडशिफ्ट टेबल को हटा दिया गया, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सुव्यवस्थित डेटा वातावरण तैयार हुआ।
- EDW लोड कम हो गया - एकीकरण ने चयनात्मक डेटा अनलोडिंग की सुविधा प्रदान की, केवल आवश्यक डेटा निकालकर ईडीडब्ल्यू पर लोड को कम किया।
अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण का उपयोग करके, कैपिटेक ने बेहतर डेटा प्रोसेसिंग, बढ़ी हुई उत्पादकता और एक अधिक कुशल फीचर इंजीनियरिंग पारिस्थितिकी तंत्र का मार्ग प्रशस्त किया है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने चर्चा की कि कैसे कैपिटेक टीम ने अपने फीचर गणना वर्कफ़्लो को सरल बनाने के लिए अपाचे स्पार्क के लिए अपाचे स्पार्क अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण को सफलतापूर्वक लागू किया। उन्होंने पूर्वानुमानित मॉडल सुविधाएँ बनाने के लिए विकेंद्रीकृत और मॉड्यूलर पायस्पार्क डेटा पाइपलाइनों के उपयोग के महत्व पर जोर दिया।
वर्तमान में, अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण का उपयोग 7 उत्पादन डेटा पाइपलाइनों और 20 विकास पाइपलाइनों द्वारा किया जाता है, जो कैपिटेक के वातावरण में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
आगे बढ़ते हुए, कैपिटेक की साझा सेवा फ़ीचर प्लेटफ़ॉर्म टीम विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण को अपनाने का विस्तार करने की योजना बना रही है, जिसका लक्ष्य डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं को और बढ़ाना और कुशल फ़ीचर इंजीनियरिंग प्रथाओं को बढ़ावा देना है।
अपाचे स्पार्क के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एकीकरण का उपयोग करने के बारे में अतिरिक्त जानकारी के लिए, निम्नलिखित संसाधनों का संदर्भ लें:
लेखक के बारे में
प्रेशेन गूबियाह कैपिटेक में फ़ीचर प्लेटफ़ॉर्म के लिए लीड मशीन लर्निंग इंजीनियर हैं। वह उद्यम उपयोग के लिए फ़ीचर स्टोर घटकों के डिजाइन और निर्माण पर केंद्रित है। अपने खाली समय में उन्हें पढ़ना और यात्रा करना अच्छा लगता है।
जोहान ओलिवर कैपिटेक के मॉडल प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक वरिष्ठ मशीन लर्निंग इंजीनियर हैं। वह एक उद्यमी और समस्या-समाधान में रुचि रखने वाले व्यक्ति हैं। वह अपने खाली समय में संगीत और सामाजिक मेलजोल का आनंद लेते हैं।
सुदीप्त बागची अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक वरिष्ठ विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार हैं। उनके पास डेटा और एनालिटिक्स में 12 वर्षों से अधिक का अनुभव है, और वह ग्राहकों को स्केलेबल और उच्च-प्रदर्शन वाले एनालिटिक्स समाधान डिजाइन करने और बनाने में मदद करते हैं। काम के अलावा, उन्हें दौड़ना, यात्रा करना और क्रिकेट खेलना पसंद है। उसके साथ जुड़ें लिंक्डइन.
सैयद हुमैर अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में एक वरिष्ठ एनालिटिक्स स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। उनके पास डेटा और एआई/एमएल पर ध्यान केंद्रित करने वाले एंटरप्राइज आर्किटेक्चर में 17 वर्षों से अधिक का अनुभव है, जो वैश्विक स्तर पर एडब्ल्यूएस ग्राहकों को उनकी व्यावसायिक और तकनीकी आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करता है। आप उससे जुड़ सकते हैं लिंक्डइन.
वुयिसा मसवाना केप टाउन स्थित AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए ग्राहकों को तकनीकी समाधान बनाने में मदद करने पर वुयिसा का विशेष ध्यान है। उन्होंने 2019 से अपनी AWS यात्रा में कैपिटेक का समर्थन किया है।
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- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/simplifying-data-processing-at-capitec-with-amazon-redshift-integration-for-apache-spark/
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- समाधान
- समाधान ढूंढे
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- स्रोत
- सूत्रों का कहना है
- सोर्सिंग
- दक्षिण
- स्पार्क
- विशेषज्ञ
- खर्च
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