Sadalīšana palīdz ievērojami samazināt I/O darbību skaitu, paātrinot datu apstrādi Spark pamatā ir ideja par datu lokalizāciju. Tas norāda, ka apstrādei darbinieku mezgli izmanto datus, kas ir tuvāk tiem. Tā rezultātā sadalīšana samazina tīkla I/O, un datu apstrāde kļūst ātrāka.
Kad man vajadzētu izmantot partition in spark?
Spark/PySpark sadalīšana ir veids, kā sadalīt datus vairākos nodalījumos, lai jūs varētu izpildīt transformācijas vairākos nodalījumos paralēli, kas ļauj ātrāk pabeigt darbu. Varat arī ierakstīt sadalītos datus failu sistēmā (vairākos apakšdirektorijos), lai pakārtotās sistēmas tos ātrāk nolasītu.
Kāpēc mums ir jāsadala dati?
Daudzos liela mēroga risinājumos dati ir sadalīti nodalījumos, kurus var pārvaldīt un piekļūt atsevišķi. Sadalīšana var uzlabot mērogojamību, samazināt strīdus un optimizēt veiktspēju … Šajā rakstā termins sadalīšana nozīmē datu fiziskas sadalīšanas procesu atsevišķos datu krātuvēs.
Cik starpsienām vajadzētu būt dzirkstei?
Vispārīgs ieteikums Spark ir nodrošināt 4x nodalījumu skaitu klasterī pieejamo kodolu skaitam lietojumprogrammai, un augšējai robežai - uzdevuma izpildei vajadzētu ilgt vairāk nekā 100 ms..
Kas ir spark-shuffle nodalījumi?
Jaukšanas nodalījumi ir starpsienas spark dataframe, kas tiek izveidotas, izmantojot grupēšanas vai savienošanas darbību. Sadaļu skaits šajā datu ietvarā atšķiras no sākotnējiem datu rāmja nodalījumiem. … Tas norāda, ka datu rāmī ir divi nodalījumi.
