Logo ro.boatexistence.com

De ce avem nevoie de partiție în spark?

Cuprins:

De ce avem nevoie de partiție în spark?
De ce avem nevoie de partiție în spark?
Anonim

Partiționarea ajută să minimizeze în mod semnificativ cantitatea de operațiuni I/O care accelerează procesarea datelor Spark se bazează pe ideea localității datelor. Indică faptul că pentru procesare, nodurile de lucru folosesc date care sunt mai apropiate de ele. Ca rezultat, partiționarea scade I/O rețea, iar procesarea datelor devine mai rapidă.

Când ar trebui să folosesc partiția în spark?

Partiționarea Spark/PySpark este o modalitate de a împărți datele în mai multe partiții, astfel încât să puteți executa transformări pe mai multe partiții în paralel, ceea ce vă permite să finalizați mai rapid lucrarea. De asemenea, puteți scrie date partiționate într-un sistem de fișiere (mai multe subdirectoare) pentru citiri mai rapide de către sistemele din aval.

De ce trebuie să partiționăm datele?

În multe soluții la scară largă, datele sunt împărțite în partiții care pot fi gestionate și accesate separat. Partiționarea poate îmbunătăți scalabilitatea, reduce disputele și poate optimiza performanța … În acest articol, termenul partiționare înseamnă procesul de împărțire fizică a datelor în depozite de date separate.

Câte partiții ar trebui să am spark?

Recomandarea generală pentru Spark este de a avea 4x de partiții la numărul de nuclee din cluster disponibile pentru aplicare, iar pentru limita superioară - sarcina ar trebui să dureze peste 100 ms timp pentru a se executa.

Ce sunt partițiile spark shuffle?

Partițiile de amestecare sunt partițiile din cadrul de date spark, care este creat folosind o operație de grupare sau de alăturare. Numărul de partiții din acest cadru de date este diferit de partițiile originale ale cadrului de date. … Aceasta indică că există două partiții în cadrul de date.

Recomandat: