Разбиение на разделы помогает значительно минимизировать количество операций ввода-вывода, ускоряя обработку данных Spark основан на идее локальности данных. Это указывает на то, что для обработки рабочие узлы используют данные, которые ближе к ним. В результате разбиение на разделы уменьшает сетевой ввод-вывод и ускоряет обработку данных.
Когда следует использовать раздел в spark?
Разбиение на разделы Spark/PySpark - это способ разделения данных на несколько разделов, позволяющий выполнять преобразования на нескольких разделах параллельно, что позволяет быстрее выполнять задание. Вы также можете записывать разделенные данные в файловую систему (несколько подкаталогов) для более быстрого чтения нижестоящими системами.
Зачем нужно разбивать данные?
Во многих крупномасштабных решениях данные разделены на разделы, которыми можно управлять и получать к ним доступ по отдельности. Разбиение на разделы может улучшить масштабируемость, уменьшить конкуренцию и оптимизировать производительность … В этой статье термин «разделение» означает процесс физического разделения данных на отдельные хранилища данных.
Сколько разделов у меня должно быть spark?
Общая рекомендация для Spark состоит в том, чтобы иметь 4x разделов по отношению к количеству ядер в кластере, доступных для приложения, и для верхней границы - выполнение задачи должно занимать более 100 мс..
Что такое перетасовка разделов?
Разделы в случайном порядке - это разделы в искровом фрейме данных, который создается с помощью операции группировки или объединения. Количество разделов в этом кадре данных отличается от исходных разделов кадра данных. … Это указывает на то, что в кадре данных есть два раздела.
