Partisjonering hjelper betraktelig å minimere mengden I/O-operasjoner som akselererer databehandling Spark er basert på ideen om datalokalitet. Det indikerer at for behandling bruker arbeidernoder data som er nærmere dem. Som et resultat reduserer partisjonering nettverkets I/O, og databehandlingen blir raskere.
Når bør jeg bruke partisjon i spark?
Spark/PySpark-partisjonering er en måte å dele dataene i flere partisjoner slik at du kan utføre transformasjoner på flere partisjoner parallelt, noe som gjør det mulig å fullføre jobben raskere. Du kan også skrive partisjonerte data inn i et filsystem (flere underkataloger) for raskere lesing av nedstrømssystemer.
Hvorfor må vi partisjonere data?
I mange store løsninger er data delt inn i partisjoner som kan administreres og få tilgang til separat. Partisjonering kan forbedre skalerbarheten, redusere konflikter og optimere ytelsen … I denne artikkelen betyr begrepet partisjonering prosessen med å fysisk dele data inn i separate datalagre.
Hvor mange partisjoner bør jeg ha spark?
Den generelle anbefalingen for Spark er å ha 4x med partisjoner til antall kjerner i klyngen tilgjengelig for applikasjon og øvre grense - oppgaven bør ta 100ms+ tid å utføre.
Hva er spark shuffle-partisjoner?
Shuffle-partisjoner er partisjonene i gnistdataramme, som er opprettet ved hjelp av en gruppert eller join-operasjon. Antall partisjoner i denne datarammen er forskjellig fra de originale datarammepartisjonene. … Dette indikerer at det er to partisjoner i datarammen.
