Particioniranje pomaga občutno zmanjšati količino I/O operacij, ki pospešujejo obdelavo podatkov Spark temelji na zamisli o lokaciji podatkov. Kaže, da za obdelavo delovna vozlišča uporabljajo podatke, ki so jim bližje. Posledično particioniranje zmanjša omrežni V/I in obdelava podatkov postane hitrejša.
Kdaj naj uporabim particijo v sparku?
Spark/PySpark particioniranje je način za razdelitev podatkov na več particij, tako da lahko izvajate transformacije na več particijah vzporedno, kar omogoča hitrejše dokončanje opravila. Prav tako lahko zapišete particionirane podatke v datotečni sistem (več podimenikov) za hitrejše branje spodnjih sistemov.
Zakaj moramo razdeliti podatke?
V številnih obsežnih rešitvah so podatki razdeljeni na particije, ki jih je mogoče upravljati in dostopati ločeno. Particioniranje lahko izboljša razširljivost, zmanjša prepir in optimizira zmogljivost … V tem članku izraz particioniranje pomeni postopek fizične delitve podatkov v ločene podatkovne shrambe.
Koliko particij naj imam spark?
Splošno priporočilo za Spark je, da ima 4x particij glede na število razpoložljivih jeder v gruči za aplikacijo in za zgornjo mejo - naloga naj traja več kot 100 ms časa za izvedbo.
Kaj so particije s spark shuffle?
Shuffle particije so particije v podatkovnem okviru spark, ki je ustvarjen z operacijo združevanja ali združevanja. Število particij v tem podatkovnem okviru se razlikuje od originalnih particij podatkovnega okvirja. … To pomeni, da sta v podatkovnem okviru dve particiji.
