Rozdělení pomáhá výrazně minimalizovat množství I/O operací urychlujících zpracování dat Spark je založen na myšlence datové lokality. Označuje, že pro zpracování používají pracovní uzly data, která jsou jim blíže. Výsledkem je, že rozdělení na oddíly snižuje I/O sítě a zpracování dat je rychlejší.
Kdy mám ve sparku použít oddíl?
Rozdělení Spark/PySpark je způsob, jak rozdělit data do více oddílů, abyste mohli provádět transformace na více oddílech paralelně, což umožňuje rychlejší dokončení úlohy. Můžete také zapisovat rozdělená data do systému souborů (více podadresářů) pro rychlejší čtení následnými systémy.
Proč potřebujeme data rozdělit?
V mnoha rozsáhlých řešeních jsou data rozdělena do oddílů, které lze spravovat a přistupovat k nim samostatně. Rozdělení může zlepšit škálovatelnost, omezit spory a optimalizovat výkon … V tomto článku termín dělení znamená proces fyzického rozdělování dat do samostatných datových úložišť.
Kolik oddílů bych měl mít jiskru?
Obecné doporučení pro Spark je mít k dispozici 4x oddílů k počtu jader v clusteru pro aplikaci a pro horní hranici – provedení úlohy by mělo trvat déle než 100 ms.
Co je to spark shuffle oddíly?
Shuffle oddíly jsou oddíly v datovém rámci spark, který je vytvořen pomocí operace seskupení nebo spojení. Počet oddílů v tomto datovém rámci se liší od původních oddílů datového rámce. … To znamená, že v datovém rámci jsou dva oddíly.
