A particionálás segít jelentősen minimalizálni az adatfeldolgozást felgyorsító I/O műveletek számát A Spark az adatlokalitás elvén alapul. Azt jelzi, hogy a feldolgozó csomópontok a hozzájuk közelebb álló adatokat használnak a feldolgozáshoz. Ennek eredményeként a particionálás csökkenti a hálózati I/O-t, és gyorsabbá válik az adatfeldolgozás.
Mikor használjam a partíciót a Sparkban?
A Spark/PySpark particionálás mód az adatok több partícióra való felosztására, így több partíción párhuzamosan hajthat végre átalakításokat, ami lehetővé teszi a feladat gyorsabb befejezését. A particionált adatokat fájlrendszerbe is írhatja (több alkönyvtárba), hogy a későbbi rendszerek gyorsabban olvashassák azokat.
Miért kell particionálni az adatokat?
Sok nagyszabású megoldásban az adatok partíciókra vannak osztva, amelyek külön kezelhetők és elérhetők. A particionálás javíthatja a méretezhetőséget, csökkentheti a versengéseket és optimalizálhatja a teljesítményt … Ebben a cikkben a particionálás az adatok fizikai felosztását jelenti külön adattárolókra.
Hány partíció legyen szikra?
Az általános ajánlás a Spark számára, hogy 4x partíció álljon rendelkezésre a fürtben lévő magok számához képest az alkalmazáshoz és a felső korláthoz – a feladat végrehajtása több mint 100 ms-ig tart..
Mi az a spark shuffle partíciók?
A kevert partíciók a partíciók a spark dataframe-ben, amelyek csoportosítási vagy összekapcsolási művelettel jönnek létre. A partíciók száma ebben az adatkeretben eltér az eredeti adatkeret-partícióktól. … Ez azt jelzi, hogy két partíció van az adatkeretben.
