Pembahagian membantu meminimumkan dengan ketara jumlah operasi I/O yang mempercepatkan pemprosesan data Spark adalah berdasarkan idea lokaliti data. Ia menunjukkan bahawa untuk pemprosesan, nod pekerja menggunakan data yang lebih dekat dengannya. Akibatnya, pembahagian mengurangkan I/O rangkaian dan pemprosesan data menjadi lebih pantas.
Bilakah saya harus menggunakan partition dalam spark?
Pembahagian Spark/PySpark ialah cara untuk membahagikan data kepada berbilang partition supaya anda boleh melaksanakan transformasi pada berbilang partition secara selari yang membolehkan anda menyelesaikan kerja dengan lebih cepat. Anda juga boleh menulis data yang dipisahkan ke dalam sistem fail (berbilang sub-direktori) untuk bacaan yang lebih pantas oleh sistem hiliran.
Mengapa kita perlu membahagikan data?
Dalam banyak penyelesaian berskala besar, data dibahagikan kepada sekatan yang boleh diurus dan diakses secara berasingan. Pembahagian boleh meningkatkan kebolehskalaan, mengurangkan perbalahan dan mengoptimumkan prestasi … Dalam artikel ini, istilah pembahagian bermaksud proses membahagikan data secara fizikal kepada stor data yang berasingan.
Berapa banyak partition yang perlu saya adakan percikan?
Syor umum untuk Spark ialah mempunyai 4x partition kepada bilangan teras dalam kelompok yang tersedia untuk aplikasi dan untuk sempadan atas - tugasan perlu mengambil masa 100ms+ untuk dilaksanakan.
Apakah itu partition shuffle spark?
Petak kocok ialah petak dalam rangka data percikan, yang dibuat menggunakan operasi berkumpulan atau bergabung. Bilangan sekatan dalam kerangka data ini berbeza daripada sekatan kerangka data asal. … Ini menunjukkan terdapat dua partition dalam bingkai data.