Partycjonowanie pomaga znacznie zminimalizować liczbę operacji we/wy przyspieszających przetwarzanie danych Spark opiera się na idei lokalizacji danych. Wskazuje, że do przetwarzania węzły robocze wykorzystują dane, które są im bliższe. W rezultacie partycjonowanie zmniejsza liczbę operacji we/wy w sieci, a przetwarzanie danych staje się szybsze.
Kiedy należy używać partycji w Spark?
Partycjonowanie Spark/PySpark to sposób na podzielenie danych na wiele partycji, dzięki czemu można wykonywać przekształcenia na wielu partycjach równolegle, co pozwala szybciej wykonać zadanie. Możesz także zapisywać dane podzielone na partycje w systemie plików (wiele podkatalogów) w celu szybszego odczytu przez dalsze systemy.
Dlaczego musimy partycjonować dane?
W wielu rozwiązaniach na dużą skalę dane są podzielone na partycje, którymi można oddzielnie zarządzać i do których można uzyskać dostęp. Partycjonowanie może poprawić skalowalność, zmniejszyć rywalizację i zoptymalizować wydajność … W tym artykule termin partycjonowanie oznacza proces fizycznego dzielenia danych na oddzielne magazyny danych.
Ile partycji powinienem mieć iskra?
Ogólne zalecenie dla platformy Spark to posiadanie 4x liczby partycji w stosunku do liczby dostępnych rdzeni w klastrze dla aplikacji i dla górnej granicy - wykonanie zadania powinno zająć ponad 100 ms.
Co to są partycje tasowania iskrowego?
Partycje losowe to partycje w ramce danych Spark, która jest tworzona za pomocą operacji grupowania lub łączenia. Liczba partycji w tej ramce danych różni się od oryginalnych partycji ramki danych. … Oznacza to, że w ramce danych znajdują się dwie partycje.