Partisionering help om die hoeveelheid I/O-bewerkings aansienlik te verminder wat dataverwerking versnel Spark is gebaseer op die idee van data-lokaliteit. Dit dui aan dat werkernodusse vir verwerking data gebruik wat nader aan hulle is. Gevolglik verminder partisionering netwerk I/O, en dataverwerking word vinniger.
Wanneer moet ek partisie in vonk gebruik?
Spark/PySpark-partisionering is 'n manier om die data in veelvuldige partisies te verdeel sodat jy transformasies op veelvuldige partisies in parallel kan uitvoer wat dit moontlik maak om die taak vinniger te voltooi. Jy kan ook gepartisioneerde data in 'n lêerstelsel (veelvuldige subgidse) skryf vir vinniger lees deur stroomafstelsels.
Hoekom moet ons data partisieer?
In baie grootskaalse oplossings word data verdeel in partisies wat afsonderlik bestuur en toegang verkry kan word. Partisionering kan skaalbaarheid verbeter, twis verminder en werkverrigting optimaliseer … In hierdie artikel beteken die term partisionering die proses om data fisies in aparte datastore te verdeel.
Hoeveel partisies moet ek vonk hê?
Die algemene aanbeveling vir Spark is om 4x se partisies tot die aantal kerns in groepering beskikbaar te hê vir toepassing, en vir boonste grens - die taak behoort 100ms+ tyd te neem om uit te voer.
Wat is spark shuffle partisies?
Shuffle-partisies is die partisies in vonk-dataraam, wat geskep word deur 'n gegroepeerde of aansluit-operasie te gebruik. Aantal partisies in hierdie dataraam is anders as die oorspronklike dataraampartisies. … Dit dui aan daar is twee partisies in die dataraam.
