Python'un sağladığı güçlü araçlarla veri mühendisliğinde veri dağıtımı ve paralelleştirme konularına dair önemli bilgileri öğrenin Veri işleme süreçlerinizi daha hızlı ve verimli hale getirin

Python, son yıllarda veri analizi ve işleme alanında popüler bir dil haline geldi ve bu nedenle veri mühendisliği işlemlerinde de kullanılmaya başlandı. Veri mühendisleri, büyük veri kümelerini işlemek, analiz etmek ve sonuçlarını sağlamak için etkili bir araç olarak Python kullanmaktadır.

Veri dağıtımı ve paralelleştirme, büyük veri kümelerinin etkili bir şekilde işlenmesi için en önemli kolaylaştırıcı işlemlerdir. Bu nedenle, Python, veri mühendisliği alanında veri dağıtımı ve paralelleştirme işlemleri için kullanılabilir mi? Kullanılabilir. Python, multiprocess modülü, Dask kütüphanesi ve Spark kütüphanesi gibi araçlarla veri dağıtımı ve paralelleştirme işlemlerini gerçekleştirebilir.

Veri Dağıtımı Nedir?

Veri dağıtımı, büyük veri setlerinin daha küçük ve yönetilebilir parçalara bölünüp, farklı işlemci ve bilgisayarlara dağıtılmasıdır. Bu sayede, verilerin işlenmesi ve analizi daha hızlı ve etkili bir şekilde yapılabilir.

Veri dağıtımı yöntemleri arasında şunlar yer alır:

• Round Robin: Veri seti parçaları, işlemciler arasında eşit bir şekilde dağıtılır.
• Hashing: Veriler, belirli bir özellik (örneğin, müşteri adı) üzerinden hashlenir ve aynı hash anahtarına sahip veriler aynı işlemciye gönderilir.
• Range Partitioning: Veri seti, belirli bir aralıkta olan verileri aynı işlemciye göndermek amacıyla parçalara bölünür.

Bununla birlikte, veri dağıtımı gerçekleştirilirken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar vardır. Bunlar, veri bütünlüğünün korunması, veri boyutlarının uygun şekilde bölünmesi, veri dağıtımı sırasında ortaya çıkabilecek hataların takip edilmesi ve verilerin uygun şekilde birleştirilmesidir.

Paralelleştirme Nedir?

Paralelleştirme, bir işlemi daha hızlı hale getirmek için aynı anda birden fazla işlem yapmak anlamına gelir. Veri mühendisliği alanında, büyük boyutlarda verilerle uğraşmak söz konusu olduğunda, paralelleştirme büyük önem taşır.

Paralelleştirme işlemleri, genellikle thread ve process kavramları kullanılarak gerçekleştirilir. Thread, aynı anda birden fazla işlemciyi kullanarak işlemleri hızlandırmak için kullanılan bir kavramdır. Process ise paralel işlemleri gerçekleştirmek için işletim sistemi tarafından oluşturulan bağımsız bir hafızaya sahip bir çalıştırılabilir bir programdır.

Python'da, paralelleştirme işlemleri genellikle multiprocessing modülü kullanılarak gerçekleştirilir. Bu modül, aynı anda birden fazla işlem yaparak paralelleştirme gerçekleştirmek için çeşitli araçlar sağlar. Multiprocessing Pool modülü, birden fazla işlemi hızlandırmak için kullanılırken, Process modülü, paralelleştirme işlemlerinin tam olarak nasıl yapılabileceğini göstermek için bir örnek olarak kullanılabilir.

• Multiprocessing Pool modülünde, birden fazla işlemci aynı anda çalıştırılarak işlem hızlandırılır.
• Process modülünde, her bir işlem için ayrı bir process oluşturularak, her bir process'in birbirinden bağımsız bir şekilde hareket etmesi sağlanır.

Bu nedenle, paralelleştirme kavramı veri mühendisliği için oldukça önemlidir ve bu işlemlerin gerçekleştirilmesi için Python'da kullanılan multiprocessing modülü, performansı artırmak için oldukça etkili bir araçtır.

Thread ve Process Farkları

Thread ve Process Farkları

Bilgisayarlarımıza yüklenen işletim sistemleri, CPU'yu verimli bir şekilde kullanmak için birden fazla süreci çalıştırır. Bu süreçler, bellek ve işlemci gücü kullanımını optimize etmek için hızlandırılmış ve koordine edilmiştir. İşletim sistemleri, aynı anda birçok işlem yapmak için çeşitli yöntemler kullanır ve processler ve threadler bu yöntemlerden ikisi arasındadır.

Process, işletim sistemi tarafından yürütülen bir programdır. Sistem, her process'i kendi sandbox'ında çalıştırır ve her process, ayrı bir bellek alanında çalıştırılır. Process'ler arasında veri paylaşımı mümkündür ancak veri paylaşımı yapmak için sistem çağrıları gerekmektedir.

Thread, process içinde yürütülen küçük ölçekli bir işlemdir ve process'in bir parçası olarak çalışır. Thread'ler arasındaki veri paylaşımı, process'lerde olduğu gibidir - sistem çağrıları gerektirir. Ancak thread'ler bellek alanını paylaşırlar. Yani, bir thread bellek alanını değiştirirse, değişiklik hemen diğer thread'ler tarafından görülebilir.

Thread ve process'ler, programlamada oldukça önemli bir rol oynarlar ve doğru koordine edildiklerinde, programların hızını artırabilirler. Ancak, thread'lerin ve process'lerin kullanımı, bazı riskler taşır. Yanlış kullanıldığında, potansiyel olarak ciddi güvenlik açıkları ve hatalar meydana gelebilir. Bu nedenle, thread'ler ve process'lerin kullanımı, dikkatli bir şekilde tasarlanmalı ve uygulanmalıdır.

Multiprocessing Modülü

Python'da verilerin paralel işlemlerle işlenmesi ve dağıtılması için kullanılan multiprocessing modülü oldukça kullanışlı bir araçtır. Bu modül sayesinde işlemler daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir. Multiprocess işlemleri ile ilgili temel kavramları öğrenmek ve basit bir örnek yapmak bu sürecin başarılı bir şekilde tamamlanmasını sağlar.

Multiprocessing modülü sayesinde, tek bir işlemciye bağlı kalmadan işlem yapmak mümkündür. Bu sayede çok sayıda işlemci üzerinde paralel işlem yapılabilmesi sağlanır. Modül, işlemler arasında veri paylaşımı yapmayı ve kontrol etmeyi de sağlar.

Python'daki multiprocessing modülü, processlerin oluşturulması, çocuk işlemciler ve ana işlemcilerin kontrolünü sağlayan bir API aracıdır. Bu araç sayesinde sisteminizdeki tüm çekirdekleri kullanarak her bir işlemci çekirdeğine ayrı iş parçaları verilebilir.

Multiprocessing modülü, birden fazla işlemi aynı anda ve ayrı çekirdeklerde çalıştırmayı sağlar. Bu yüzden bu modül, büyük veri kütlelerinin paralel işlemlerinin hızlı bir şekilde yapılabilmesine imkan tanır. Aşağıdaki örnekte, multiprocessing modülünün kullanımı açıklanmıştır.

import multiprocessingdef runParallel(tasks):    # işlemler    processes = []    for task in tasks:        p = multiprocessing.Process(target=task)        p.start()        processes.append(p)    for p in processes:        p.join()if __name__ == '__main__':    tasks = [task1, task2, task3, task4]    runParallel(tasks)    

Yukarıdaki örneğe göre, multiprocessing modülü ile paralel işlemler gerçekleştirilirken, öncelikle runParallel() metoduna görevler verilir. Daha sonra her bir görev ayrı bir process olarak çalıştırılır. Çalıştırılan processler ise processes listesinde saklanarak, tüm görevlerin tamamlanmasını beklerler. Ardından join() metodu ile süreçler sonlandırılır.

Görüldüğü gibi, multiprocessing modülü Python programlama dilinde veri mühendisliği ve paralelleştirme gibi işlemleri gerçekleştirmek için oldukça faydalı bir araçtır. Modülün basit bir örneği yukarıda gösterilmiştir. Öğrenmek ve uygulamak oldukça kolaydır ve farklı işlemler içinde kullanılabilir.

Multiprocessing Pool Örneği

Python dilinde, çoklu işlemleri veya paralel işlem yapmayı kolaylaştıran iki modül bulunmaktadır: multiprocessing ve concurrent.futures. Bu modüller, programcıların işlemleri paralel olarak yürütmelerine izin verir ve koordinasyon işlemlerini kaynak kodlarından gizler.

Python'daki multiprocessing pool modülü, hesaplama işlemlerini paralelleştirmek için oldukça kullanışlıdır. Bu yöntem, bir havuzda birden fazla süreç yaratır ve her süreçle farklı işlemler yapar. Bu sayede tek bir işlemde yapılacak hesaplamalar birden fazla süreçte paralel olarak yapılabilir ve zaman kaybı önlenir.

Multiprocessing pool modülü, her bir iş parçasına küçük parçalar halinde veri yollarak işleri daha hızlı bir şekilde yapabilir. Aşağıda, multiprocessing pool modülünü kullanarak veri paralelleştirme işlemlerinin örneği verilmiştir:

from multiprocessing import Pooldef hesapla_sayilar(kare_sayisi):    return kare_sayisi * kare_sayisiif __name__ == '__main__':    sayilar = [1, 2, 3, 4, 5]    with Pool(processes=3) as havuz:        sonuclar = havuz.map(hesapla_sayilar, sayilar)    print(sonuclar)

Bu kod, bir havuzda birden fazla süreç yaratır ve her süreçle, sayıların karelerinin hesaplanmasını gerçekleştirir. Ardından, map() fonksiyonu kullanılarak hesaplanan kareler listesi oluşturulur ve sonuçlar çıktı olarak verilir. Bu işlem, yalnızca bir süreç kullanarak yapılacak olsaydı daha uzun sürerdi, ancak birden fazla süreç kullanarak işlem daha hızlı tamamlanır.

Multiprocessing Process Örneği

Python, paralelleştirme işlemlerinin kolay yapılabilmesi için birkaç modül ve kütüphane sağlar. Bu paralelleştirme işlemleri, performans açısından büyük bir artışa neden olabilir, özellikle de büyük miktarda veri analiz edilmek istenildiğinde. Bu örnekte, paralelleştirme işlemleri yapmak için "process" modülünü kullanacağız.

Birkaç numune işlemi yapmak için, öncelikle birkaç işlemi aynı anda yürütmek için "multiprocessing" modülünü içe aktarmamız gerekiyor. Bu yüzden, öncelikle modülü içe aktaralım:

import multiprocessing

Bu örnekte, özel bir sayı dizisi oluşturacağız ve bu diziyi iki parçaya böleceğiz. Ardından her parçayı ayrı bir işlemle işleyeceğiz.

liste = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]def kare_al(x):    return x**2# Verileri iki parçaya bölümikiye_bolunmus_liste = [liste[:5], liste[5:]]# İşlem havuzu oluştur havuz = multiprocessing.Pool(processes=2)# İşlemi paralel olarak yürütparalel_liste = havuz.map(kare_al, liste)

Yukarıdaki örnekte, fonksiyonumuz "kare_al" kullanarak "veri" parametresinin karesini döndürür. Ardından, listedeki verileri iki parçaya böler ve her bir parçayı ayrı bir işlemle işler. İşlem havuzu, paralel işlemleri yürütmek için kullanılır ve "map" yöntemi, her bir işlem için "kare_al" fonksiyonunu çağırır.

Ayrıca, paralelleştirme işlemleri için "Process" sınıfı da kullanılabilir. "Process" sınıfı, tüm fonksiyonelliği sağlar ve her bir işlem için ayrı bir işlem yaratmak için kullanılır.

import multiprocessingclass Veri_Tabani_Yedekleme(multiprocessing.Process):   def __init__(self, id, dosya_adi):      multiprocessing.Process.__init__(self)      self.id = id      self.dosya_adi = dosya_adi   def run(self):      print("İşlem Başlatıldı:", self.name)      print("Veritabanı Yedekleniyor:", self.dosya_adi)if __name__ == '__main__':   for i in range(3):      Yedekleme_Programi = Veri_Tabani_Yedekleme(i, "veritabani_yedekleme_"+str(i)+".tar.gz")      Yedekleme_Programi.start()

Aşağıdaki örnekte "Veri_Tabani_Yedekleme" sınıfı, veritabanı yedekleme işlemlerini yapan bir sınıftır. Her bir işlem, ayrı bir işlem olarak oluşturulur ve ardından "run" yöntemi kullanılarak yürütülür. "if __name__ == '__main__':" ifadesi, bu kodların yalnızca etkileşimli kabukla yürütülmesini ve başka bir işlem tarafından yürütülmesini önler.

Bu örnekte kullanılan "Process" sınıfı, "Pool" sınıfından daha güçlüdür ve gerektiğinde ayrıntılı paralelleştirme işlemleri için kullanılabilir.

Dask Kullanarak Paralelleştirme

Dask, büyük veri kümelerinin paralelleştirilmesi için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Dask, veri dağıtımı ve paralelleştirme yöntemleri sayesinde veri mühendisliği alanında oldukça önemli bir yere sahiptir.

Dask DataFrame, verilerin paralelleştirilmesini gerçekleştirmek için kullanılan bir araçtır. Pandas DataFrame'in dağıtık hale getirilmiş bir sürümüdür ve aynı arayüzü kullanır. Bu yöntem, tek bir işlemcinin kullanılmasından daha hızlı ve kolay bir şekilde çoklu işlem yapılmasına olanak tanır.

Dask Bag, büyük veri kümesi üzerinde işlemler yapmak için kullanılan bir başka Dask aracıdır. Verileri sıralı bir şekilde işlemek yerine daha rastgele bir şekilde işleyerek paralellik sağlanır. Veriyi yüksek seviyede manipüle edebilmek için de birkaç operatöre sahip olmakla birlikte, Dask DataFrame'e kıyasla daha az esnektir.

Dask kütüphanesi, veri mühendisliği ve büyük veri alanında oldukça ilgi çekici bir hal almıştır. Dask, kolay kullanımı, verimliliği ve ölçeklenebilirliği ile veri analizi ve işlemlerinin yapılmasını hızlandırmakta ve veri bilimcilerin işini kolaylaştırmaktadır.

Dask DataFrame Nedir?

Dask, büyük veri kümelerini kullanarak ana bellek dışında dağıtık paralel işlemler gerçekleştirmek için Python'da kullanılan bir kütüphanedir. Dask DataFrame, Pandas DataFrame'in özelliklerini büyük veri kümelerinde kullanabilme imkanı sunan bir veri tipidir.

Dask DataFrame bir Pandas DataFrame'in yerini alma amacıyla kullanılmaz ancak büyük veri setleri üzerindeki etkili işlem yapabilme kapasitesi sunar. DataFrame, iki boyutlu bir veri yapısıdır ve Dask DataFrame de birkaç milyona kadar gözlem ve birkaç yüz sütuna sahip olabilen verimli bir yapıdır.

Dask DataFrame kullanarak büyük veri kümeleri üzerinde paralel işlemler yapmak mümkündür. Örneğin, bir veri kümesindeki tüm sütunların farklı işlemlerle ilişkilendirilmesi ve eş zamanlı olarak işlenmesiyle Dask DataFrame kullanarak işlemlerinizi hızlandırabilirsiniz. Ayrıca, Dask DataFrame, bellek sınırlamalarını nasıl yöneteceğinizi ve çok sayıda işlemin yönetimini nasıl sağlayacağınızı bilmeniz gerekmeden dağıtık işlemler yapabilmenizi sağlar.

Dask Bag Nedir?

Dask Bag, Dask kütüphanesi içinde yer alan bir başka paralelleştirme aracıdır. Bu araç, birçok küçük veri dosyasını birleştirmek ve bir datasets'le daha uyumlu hale getirmek isteyenler için kullanışlıdır.

Dask Bag, birçok farklı kaynaktan veri okuyabilir ve her bir veri parçasını birbirinden ayırarak, verilerin birlikte çalışabilmesi için birleştirir. Bu bir arama motorunda yapılan aramaların sonuçlarının, farklı kaynaklardan geldiği ve bu sonuçların birleştirilmesi gerektiği durumlarda oldukça kullanışlı olabilir.

Dask Bag, solit (ayrılmış) veriler üzerinde de işlem yapabilir. Bu da bazı verilerin birbirinden ayrılması gerektiği durumlarda kullanışlıdır. Bütün bunların yanı sıra, Dask Bag aracı, sadece tek bir işlemin değil, birden fazla işlem için de kullanılabilir.

Dask Bag, paralelleştirilmiş bir işlem yapmayı sağladığından, büyük ölçekli verilerle çalışan kullanıcılar için çok önemlidir. Bu araç, okuma hızını ve veri işleme hızını artırarak, veri bilimcilerinin daha hızlı ve daha doğru sonuçlar elde etmelerine olanak tanır.

Bunun yanı sıra, Dask Bag aracı, büyük ölçekli verileri elde eden kullanıcılar için çok uygun bir çözüm sunar. Bu araç, sadece büyük veri setlerini birleştirerek değil, aynı zamanda bu verileri işleyerek de kullanıcılara büyük kolaylıklar sunar. Özetle, Dask Bag aracı, veri bilimcilerin büyük ölçekli veri setleriyle çalışmalarını kolaylaştıran önemli bir araçtır.

Spark Kullanarak Paralelleştirme

Veri mühendisliği ve büyük veri işleme alanında kullanılan bir diğer popüler araç ise Spark kütüphanesidir. Spark, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işlemek için kullanılır. Veri paralelleştirme işlemlerinde oldukça etkilidir.

Spark, büyük veri kümesini daha küçük parçalara bölerek işleme olanak sağlar. Bu küçük parçalar daha sonra ayrı ayrı işleme alınabilir ve sonuçlar birleştirilerek elde edilir. Spark, kullanımı kolay bir API'ye sahip olduğu için hızlı veri işleme sağlar. Ayrıca, Spark'ın tüm bileşenleri ölçeklenebilir olduğu için büyük veri kümesi üzerinde de çalışabilir.

Spark, genellikle veri paralelleştirme işlemlerinde kullanılan iki ana yapı olan DataFrame ve RDD üzerinde çalışır. DataFrame, yapılandırılmış verilere uygulanan Spark üzerindeki temel bir veri yapılandırmasıdır. RDD ise veri paralelleştirme işlemleri için kullanılan ana yapıdır. RDD, çalışma zamanında partition'lara ayrılan dizi elemanları koleksiyonudur.

Spark DataFrame, SQL benzeri bir sorgu dilinde yapılandırılmış verileri işlemek için kullanılır. Bu nedenle, veri mühendisleri tarafından SQL yöntemleriyle geleneksel bir şekilde uygulanan sorguları daha hızlı bir şekilde uygulama imkanı sunar. RDD ise, veri kümesindeki her bir öğenin üzerinde işlemler yapmak için kullanılır.

Spark kütüphanesi üzerinde işlem yapmak için, veriler öncelikle bir yerel bilgisayardan veya bir veri depolama alanından Spark'a getirilir. Daha sonra, Spark verileri küçük parçalara böler ve bu parça verileri cluster'ın farklı makinalarına gönderir. Bu parça verileri daha sonra Spark'ın uygun bir sürümünü çalıştıran makinelerde işleme alınır. Daha sonra, her bir makine komşu makineye verileri gönderir.

Spark, genellikle büyük veri kümesi üzerinde işlem yapmak isteyen işletmeler tarafından tercih edilir. Böylece veriler kolayca işlenebilir, yönetilebilir ve kaydedilebilir. Spark, hızlı ve güçlü bir veri mühendisliği çözümüdür.

Spark DataFrame Nedir?

Spark DataFrame Nedir?

Spark DataFrame, bir tablo olarak düşünülebilecek bir tarzda veri yapısıdır. Spark DataFrame, Spark SQL modülü tarafından desteklenir ve SQL benzeri bir sorgulamayı mümkün kılar. DataFrame, veri işleme sürecinde çoklu kaynaklardan veri alabilme ve çoklu veri işlemcileri ile verileri aynı anda işleme yeteneği için kullanılmaktadır.

Spark DataFrame ile birden fazla veri kaynağından veri toplayabilirsiniz. Toplanan bu veriler Spark DataFrame veri yapısına dönüştürülür ve farklı analiz işlemleri gerçekleştirilir. Veriler üzerinde yapılabilecek çeşitli işlemler için DataFrame API'si kullanılmaktadır.

Spark DataFrame en uygun şekilde, büyük ölçekli veri analizi ve işleme gerektiğinde kullanılır. Spark DataFrame, hızlı bir şekilde sonuçlar üretebilir ve büyük çaplı veri işlemesi için ölçeklenebilir bir alternatiftir.

Veri paralelleştirme için Spark DataFrame kullanırken, DataFrame'in esnekliği veri kümesinin doğru bir şekilde işlendiğinden emin olmanızı sağlayacaktır. Özellikle veri işleme ihtiyacı yoğun veri işleme taleplerini karşılamak amacıyla güçlü bir veri mühendisliği çözümü olan Spark DataFrame, Apache Hadoop, PySpark, HDFS ve Amazon S3 ile uyumlu olarak çalışır.

Spark RDD Nedir?

Spark, veri işleme alanında oldukça popüler bir çözüm sunan açık kaynaklı bir veri işleme motorudur. Spark, büyük veri işleme işlemleri ve veri paralelleştirme konularında oldukça fazla tercih edilen bir teknolojidir. RDD ise Spark'ın en önemli yapı taşlarından biridir.

RDD, Resilient Distributed Dataset anlamına gelir ve Spark tarafından sunulan paralel veri işlemesi için temel taşıdır. RDD, hem ölçeklenebilir hem de hata toleranslıdır, bu özellikleri sayesinde büyük veri işleme işlemleri için oldukça kullanışlıdır. RDD, immutable bir veri yapısıdır. Bu nedenle bir RDD bir kez oluşturulduktan sonra herhangi bir değişiklik yapılamaz.

Spark RDD, kullandığı verileri birden fazla bilgisayar üzerinde paralel olarak dağıtır ve işlemi hızlandırır. Spark RDD, birçok farklı veri kaynağıyla çalışabilir. RDD, text dosyaları, CSV dosyaları, JSON verileri, Cassandra, HBase, YARN ve diğerleri gibi veri kaynakları üzerinde çalışabilir.

Spark RDD ile, büyük verileri paralelleştirme işlemlerine tabi tutabilir ve veri işleme işlemlerini kolayca gerçekleştirebiliriz. Verileri paralelleştirme işlemi ile işlemek, çözüm oluşturmak istediğimiz sorunlar için oldukça fazla tercih edilen bir yöntemdir. Bu nedenle, Spark RDD kullanarak veri paralelleştirme işlemlerini uygulayabilir ve veri işleme performansımızı arttırabiliriz.