Particioniranje pomaže značajno minimiziraju količinu I/O operacija ubrzavajući obradu podataka Spark se temelji na ideji lokacije podataka. To ukazuje da za obradu radnički čvorovi koriste podatke koji su im bliži. Kao rezultat toga, particioniranje smanjuje mrežni I/O, a obrada podataka postaje brža.
Kada trebam koristiti particiju u sparku?
Spark/PySpark particioniranje je način za podjelu podataka na više particija tako da možete izvršiti transformacije na više particija paralelno što omogućuje brže dovršavanje posla. Također možete upisati particionirane podatke u datotečni sustav (više poddirektorija) za brže čitanje od strane nizvodnih sustava.
Zašto trebamo particionirati podatke?
U mnogim rješenjima velikih razmjera, podaci su podijeljeni na particije kojima se može zasebno upravljati i pristupiti. Particioniranje može poboljšati skalabilnost, smanjiti svađu i optimizirati performanse… U ovom članku pojam particioniranja označava proces fizičke podjele podataka u zasebne skladišta podataka.
Koliko particija trebam imati spark?
Opća preporuka za Spark je da ima 4x particija na broj dostupnih jezgri u klasteru za aplikaciju, a za gornju granicu - zadatku bi trebalo biti potrebno više od 100 ms vremena da se izvrši.
Što je spark shuffle particije?
Shuffle particije su particije u spark dataframe, koji je kreiran korištenjem operacije grupiranja ili spajanja. Broj particija u ovom podatkovnom okviru razlikuje se od originalnih particija okvira podataka. … Ovo označava da postoje dvije particije u okviru podataka.
