Partitsioneerimine aitab oluliselt minimeerida andmetöötlust kiirendavate I/O-toimingute hulka Spark põhineb andmete lokaalsuse ideel. See näitab, et töötlemiseks kasutavad töötaja sõlmed neile lähemal olevaid andmeid. Selle tulemusel väheneb partitsioonide jaotamine võrgu sisend-/väljundvõimsus ja andmetöötlus muutub kiiremaks.
Millal peaksin spardis partitsiooni kasutama?
Spark/PySparki partitsioonid on viis andmete mitmeks partitsiooniks jagamiseks, et saaksite teostada teisendusi mitmes partitsioonis paralleelselt, mis võimaldab töö kiiremini lõpule viia. Samuti saate kirjutada jaotatud andmed failisüsteemi (mitu alamkataloogi), et allavoolusüsteemid saaksid neid kiiremini lugeda.
Miks peame andmed jaotama?
Paljudes suuremahulistes lahendustes on andmed jagatud partitsioonideks, mida saab hallata ja millele on võimalik eraldi juurde pääseda. Partitsioneerimine võib parandada skaleeritavust, vähendada tülisid ja optimeerida jõudlust … Selles artiklis tähendab termin partitsioonimine andmete füüsilise jagamise protsessi eraldi andmesalvedesse.
Mitu partitsiooni mul peaks olema?
Üldine soovitus Sparki jaoks on, et 4x partitsioonid oleks saadaval klastri tuumade arvulerakenduse jaoks ja ülempiiri jaoks – ülesande täitmiseks peaks kuluma 100 ms+ aega..
Mis on spark shuffle partitsioonid?
Shuffle partitsioonid on partitsioonid sädeandmete raamis, mis luuakse rühmitamise või ühendamise toimingu abil. Sektsioonide arv selles andmeraamis erineb algse andmeraami partitsioonidest. … See näitab, et andmeraamis on kaks partitsiooni.
