Markdown సంచిక

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# GPUపై నడుస్తుందో లేదో తెలుసుకోవడానికి Spark UDF పునర్రచనను ఎలా తనిఖీ చేయాలి

> ఒక Spark UDFను పరీక్షించడం, SQL, cuDF లేదా CUDAను ఎంచుకోవడం, CPU fallbackను తనిఖీ చేయడం, GPU-సామర్థ్య pipelineలో ఫలితాన్ని కొలవడం కోసం ఉపయోగపడే క్రమం.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-14T02:55:41.136Z
Updated: 2026-10-14T02:55:41.136Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/spark-udf-gpu-rewrite-verification-guide

![Conceptual charcoal illustration of a generic rackmount server with a tray pulled partly forward, showing four finned modules inside.](https://bigchange.ai/api/media/file/spark-gpu-server-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE. Generic server hardware; no NVIDIA product, Spark interface or measured result is depicted.

CPUపై నడిచే user-defined function, GPUతో వేగవంతమైన Apache Spark queryలో అంతరాయం కలిగించవచ్చు. cuDF plugin సాధారణంగా ఏదైనా UDF కోడ్‌ను అనువదించలేడు: columnar dataను rowsగా మార్చి, functionను CPUపై నడిపి, ఫలితాన్ని తిరిగి మారుస్తుంది. [అక్టోబర్ 13నాటి NVIDIA మార్గదర్శకం](https://developer.nvidia.com/blog/rewrite-apache-spark-udfs-gpu-acceleration-ai-agents/) UDFను Spark SQLగా, columnar `RapidsUDF`, లేదా CUDAతో నడిచే `RapidsUDF` గా తిరిగి వ్రాయడానికి agent skillsను వివరిస్తుంది. డేటా ఇంజినీర్ అడగాల్సిన ముఖ్యమైన ప్రశ్న: ఒక్క పునర్రచన అదే సమాధానాలు ఇస్తుందా, సంబంధిత planలో GPUపైనే ఉంటుందా, నిజమైన jobను మెరుగుపరుస్తుందా?

ఇది డాక్యుమెంటేషన్ ఆధారిత మార్గదర్శకం. BIG CHANGE ఆ skillsను నడపలేదు, UDFను పరీక్షించలేదు, Spark workloadను కొలవలేదు.

## పెద్ద మార్పు

- **ఏమి మారింది:** UDF పరీక్షలను రూపొందించడం, functionను మార్చడం, మార్పును అంచనా వేయడం, CPU, GPU సంచికలను benchmark చేయడం, అవసరమైతే cuDF implementationను optimize చేయడం కోసం NVIDIA దశలవారీ agent workflowను ప్రచురించింది.
- **ఎవరికి ఉపయోగం:** GPU-సామర్థ్య RAPIDS/cuDF Spark pipeline మరియు దానికి అంతరాయం కలిగించే నిర్దిష్ట CPU UDF ఉన్న ఇంజినీర్లకు.
- **ఏమి ధృవీకరించాలి:** ప్రతినిధి edge casesలో outputs సరిపోలాలి, execution planలో లక్ష్యిత CPU fallback ఉండకూడదు, ఉద్దేశించిన hardwareపై job-level performanceను తిరిగి పొందగలగాలి.

## ప్రారంభించే ముందు

Coding agentతో పంచుకునే అధికారం మీకు ఉన్న ఒక UDFను ఎంచుకోండి. ఆ agent, దాని environmentకు అనుమతి లేకపోతే credentials, సున్నితమైన input rows, proprietary datasetsను promptలో ఇవ్వకండి. UDF source, registration, call site, సంబంధిత schemas, null మరియు errorలపై ఆశించిన ప్రవర్తన, అనుమతించబడిన చిన్న test fixture ఇవ్వండి. పోలికకు baselineగా ప్రస్తుత Spark job plan, timingను నమోదు చేయండి.

ఈ [skills README](https://github.com/NVIDIA/cudf-spark/tree/cb8150b7ee4b07863bb6b267f28885def24b177e/skills) workflowకు version నియంత్రణలో ఉన్న ప్రారంభ స్థానం. UDFలను build చేయడానికి Maven, JDKతో పాటు అనుకూల Spark/RAPIDS/cuDF/CUDA stack, GPU కావాలి. ఏదైనా install చేయడానికి ముందు [ప్రస్తుత plugin compatibility guide](https://docs.nvidia.com/cudf-spark/latest/getting-started/overview.html) ను మీ Spark distribution, Scala version, driver, CUDA build, GPUతో పోల్చి చూడండి. Cloud GPU స్థానిక hardwareకు ప్రత్యామ్నాయం; provider instance time, storageకు ఛార్జ్ చేస్తుంది. Agent/model వాడకానికీ ఖర్చు ఉండవచ్చు. README project scaffold, ఉదాహరణలు ఇస్తుంది కానీ మీ cluster compatibility లేదా performanceను నిర్ధారించలేదు.

## ఒక functionను తిరిగి రాసి తనిఖీ చేయండి

1. **ముందుగా అసలు ప్రవర్తనను స్థిరపరచండి.** ఎంచుకున్న UDFపై `udf-gen-test` ఉపయోగించమని agentను అడిగి, రూపొందిన testsను మీరే పరిశీలించండి. Contract నుంచి వాస్తవ కేసులు జోడించండి: వర్తిస్తే nullలు, ఖాళీ strings లేదా collections, తప్పు inputs, boundary values, numeric precision, ordering, error behavior. అసలు UDFను వాటిపై నడపండి. ఆశించేది baseline test suite పాస్ కావడం; ఇంకా rewrite కాదు. NVIDIA ఉదాహరణ temperature function null inputకు స్పష్టంగా null ఇస్తుంది; మీ data types, Spark settingsలోనూ అదే నిలిస్తేనే SQL rewrite ఉపయోగపడుతుంది.
2. **మద్దతున్న వాటిలో అత్యంత సరళమైన targetను ఎంచుకోండి.** Spark SQL లేదా DataFrame expressionsతో logicను వ్యక్తం చేయగలిగితే `udf-convert-to-sql` అడగండి. ఇది expressionను Spark plannerకు కనిపించేలా చేస్తుంది; plugin మద్దతున్న operationsను GPU equivalentsతో భర్తీ చేయవచ్చు. SQLతో అవసరమైన logicను స్పష్టంగా చెప్పలేకపోతే `udf-convert-to-cudf` అడగండి: దాని `RapidsUDF.evaluateColumnar` GPU column vectorsను స్వీకరించి cuDF operationsను కలుపుతుంది. JNI ద్వారా custom kernel అవసరమై, అదనపు implementation, maintenance భారం సమర్థించబడితేనే `udf-convert-to-cuda` వాడండి. ఇవి పరిశీలించాల్సిన ఎంపికలు; ప్రతి operation GPUపై నడుస్తుందనే హామీ కాదు.
3. **అంగీకరించకముందు మార్పును సమీక్షించండి.** తిరిగి రాసిన implementationను అసలుదానితో పోల్చి, రెండింటినీ ఒకే ఆమోదిత test casesపై నడపండి. Test gaps, conversion bugs కోసం విడి సమీక్షకు repository `udf-judge-conversion` ను కూడా జాబితా చేస్తుంది. Types, null propagation, rounding, exceptions, ordering, resource handlingను తనిఖీ చేయండి. cuDF rewriteలో తాత్కాలిక columns, scalars జీవితకాలాన్ని చూడండి; [tutorialలోని Scala ఉదాహరణ](https://developer.nvidia.com/blog/rewrite-apache-spark-udfs-gpu-acceleration-ai-agents/) scope పరిమిత resourcesను వాడి ఫలిత columnను ఇస్తుంది. రూపొందిన test suite పాస్ కావడం ఉపయోగకరమైన ఆధారం, కానీ అది function contractను కవర్ చేస్తుందో మనిషే నిర్ణయించాలి.
4. **నడిచిన planను పరిశీలించండి.** cuDF pluginను enable చేసి మార్చిన queryను నడపండి; లక్ష్య operator, సమీప conversionsకు plan, RAPIDS diagnosticsను చూడండి. NVIDIA [plugin overview](https://docs.nvidia.com/cudf-spark/latest/getting-started/overview.html) లో unsupported SQL operations Spark CPU executionకు fallback అవుతాయని చెబుతుంది. Planలో UDF లేదా చుట్టుపక్కల operators ఇంకా CPUపై కనిపిస్తే, unsupported expression లేదా typeను గుర్తించి target ఎంపికను మళ్లీ పరిశీలించండి. Test resultతో పాటు ముందు, తర్వాత plansను ఉంచండి. `RapidsUDF` అనే పేరు గల class మాత్రమే మొత్తం job GPUపైనే ఉందని నిరూపించదు.
5. **నడపాలనుకున్న jobనే benchmark చేయండి.** అదే inputs, cluster size, configuration, measurement methodతో అసలు మరియు మార్చిన implementationsను పోల్చడానికి `udf-benchmark` వాడండి. Job elapsed time, input size, output equivalence, GPU/CPU resource use నమోదు చేయండి. Startup, cache, contention ప్రభావాల కోసం పలుమార్లు నడపండి. Rewrite పనికిరాకపోయినా పునరుత్పత్తి చేయగల పోలికే ఆశించాలి. సరైన cuDF version నెమ్మదిగా ఉంటే repository `udf-optimize-cudf` ద్వారా profile చేసి సవరించండి; ప్రతి మార్పు తర్వాత correctness, plan checks మళ్లీ నడపండి.

## విజయవంతమైన ఫలితం ఎలా ఉంటుంది

ఎంచుకున్న UDF outputs ఆమోదిత కేసుల్లో documentationలోని ప్రవర్తనతో సరిపోతే, execution planలో లక్ష్యిత CPU fallback లేకపోతే, ప్రతినిధి benchmark end-to-endగా ప్రయోజనకరమైన ఫలితం చూపితే candidate సాధారణ code reviewకు సిద్ధం. ఏ తనిఖీ విఫలమైతే అసలు implementationను ఉంచి, విఫలమైన expression వరకే rewriteను పరిమితం చేసి ఆ దశ మళ్లీ నడపండి. వేగవంతమైన benchmarkకంటే semantic mismatch ముఖ్యం; plan మారకపోతే ఉద్దేశించిన GPU path నిరూపించబడలేదు.

600 బిలియన్ rows workloadలో cuDF-enabled UDF operator timeను **274.55 నుంచి 12.78 గంటలకు** తగ్గించిందని NVIDIA ఒక production ఉదాహరణను నివేదిస్తోంది. అవి ఆ workloadకు vendor తెలిపిన operator times; మరో UDFకు అంచనా లేదా end-to-end job ఫలితం కావు. విస్తృతమైన 22x వాదనను ఆ సందర్భంలోనే చూడాలి. GPU capacity, data movement, unsupported operations, code review, cloud charges మీ pipeline ఫలితాన్ని మార్చవచ్చు.

## మూలాలు, మరింత చదవడానికి

- [NVIDIA Technical Blog, అక్టోబర్ 13, 2026](https://developer.nvidia.com/blog/rewrite-apache-spark-udfs-gpu-acceleration-ai-agents/): CPU fallback, SQL/cuDF/CUDA ఎంపికలు, workflowలోని నాలుగు దశలు, కంపెనీ ఉదహరించిన ఏకైక performance ఉదాహరణను వివరిస్తుంది. Performance గణాంకాలు vendor నివేదికలు.
- [NVIDIA cuDF Spark skills, నిర్దిష్ట repository revision](https://github.com/NVIDIA/cudf-spark/tree/cb8150b7ee4b07863bb6b267f28885def24b177e/skills): scaffold, వ్యక్తిగత skillsకు versioned entry point. మా retrieval routeకు నిర్దిష్ట GitHub పేజీ అందుబాటులో లేదు; workflow వివరాలను NVIDIA tutorial, repository main branchలో అందుబాటులో ఉన్న skills READMEతో పోల్చి చూశాం.
- [Apache Spark కోసం cuDF plugin overview](https://docs.nvidia.com/cudf-spark/latest/getting-started/overview.html): ప్రస్తుత setup, compatibility సమాచారం, unsupported operations Spark CPU executionను వాడతాయని స్పష్టమైన నియమం. అమలుకు ముందు release-specific compatibility listను తనిఖీ చేయండి.

## Sources

- [NVIDIA Technical Blog, How to Rewrite Apache Spark UDFs for GPU Acceleration with AI Agents](https://developer.nvidia.com/blog/rewrite-apache-spark-udfs-gpu-acceleration-ai-agents/) — ప్రధాన tutorial మరియు vendor తెలిపిన workload ఉదాహరణ.
- [NVIDIA cuDF Spark skills, నిర్దిష్ట revision](https://github.com/NVIDIA/cudf-spark/tree/cb8150b7ee4b07863bb6b267f28885def24b177e/skills) — కేటాయించిన నిర్దిష్ట revision; web cache miss కారణంగా retrieval విఫలమైంది. వివరాలను tutorial, అందుబాటులో ఉన్న ప్రధాన READMEతో పోల్చి చూశాం.
- [NVIDIA cuDF Spark skills, ప్రధాన README](https://github.com/NVIDIA/cudf-spark/tree/main/skills) — Skill పేర్లు, prerequisites ఉన్న ప్రస్తుత, మారవచ్చే README.
- [Apache Spark కోసం cuDF plugin overview](https://docs.nvidia.com/cudf-spark/latest/getting-started/overview.html) — Fallback, compatibilityపై ప్రస్తుత documentation; deployment releaseతో పోల్చి చూడండి.