La partició ajuda a a minimitzar significativament la quantitat d'operacions d'E/S que acceleren el processament de dades Spark es basa en la idea de la localitat de les dades. Indica que per al processament, els nodes de treball utilitzen dades més properes a ells. Com a resultat, la partició disminueix l'E/S de la xarxa i el processament de dades es fa més ràpid.
Quan hauria d'utilitzar la partició a Spark?
La partició
Spark/PySpark és una manera de dividir les dades en diverses particions perquè pugueu executar transformacions en diverses particions en paral·lel, la qual cosa us permet completar la feina més ràpidament. També podeu escriure dades particionades en un sistema de fitxers (diversos subdirectoris) per a una lectura més ràpida dels sistemes posteriors.
Per què hem de particionar les dades?
En moltes solucions a gran escala, les dades es divideixen en particions que es poden gestionar i accedir per separat. La partició pot millorar l'escalabilitat, reduir la contenció i optimitzar el rendiment … En aquest article, el terme partició significa el procés de dividir físicament les dades en magatzems de dades separats.
Quantes particions hauria de tenir spark?
La recomanació general per a Spark és tenir 4x de particions al nombre de nuclis del clúster disponibles per a l'aplicació i per al límit superior: la tasca hauria de trigar més de 100 ms a executar-se.
Què són les particions Spark Shuffle?
Les particions de barreja aleatòria són les particions del marc de dades Spark, que es crea mitjançant una operació d'agrupació o d'unió. El nombre de particions d'aquest marc de dades és diferent de les particions originals del marc de dades. … Això indica que hi ha dues particions al marc de dades.
