Rozdelenie pomáha výrazne minimalizovať množstvo I/O operácií urýchľujúcich spracovanie dát Spark je založený na myšlienke dátovej lokality. Znamená to, že pracovné uzly používajú na spracovanie údaje, ktoré sú im bližšie. Výsledkom je, že rozdelenie na partície znižuje sieťový vstup/výstup a spracovanie údajov je rýchlejšie.
Kedy by som mal použiť oddiel v sparku?
Rozdelenie Spark/PySpark je spôsob, ako rozdeliť dáta do viacerých oddielov, aby ste mohli vykonávať transformácie na viacerých oddieloch paralelne, čo umožňuje rýchlejšie dokončenie úlohy. Môžete tiež zapisovať rozdelené údaje do súborového systému (viaceré podadresáre) pre rýchlejšie čítanie zo strany nadradených systémov.
Prečo potrebujeme rozdeliť dáta?
V mnohých rozsiahlych riešeniach sú údaje rozdelené do oddielov, ktoré možno spravovať a pristupovať k nim oddelene. Rozdelenie môže zlepšiť škálovateľnosť, znížiť spory a optimalizovať výkon … V tomto článku pojem rozdelenie znamená proces fyzického rozdelenia údajov do samostatných dátových úložísk.
Koľko partícií by som mal mať iskru?
Všeobecným odporúčaním pre Spark je mať k dispozícii 4x oddielov vzhľadom na počet jadier v klastri pre aplikáciu a pre hornú hranicu – vykonanie úlohy by malo trvať viac ako 100 ms.
Čo je to spark shuffle partície?
Shuffle partície sú partície v spark dataframe, ktorý je vytvorený pomocou operácie zoskupenia alebo spojenia. Počet oddielov v tomto dátovom rámci je odlišný od pôvodných oddielov dátového rámca. … To znamená, že v dátovom rámci sú dve oblasti.
