Partitionierung hilft, die Menge an E/A-Vorgängen deutlich zu minimieren und die Datenverarbeitung zu beschleunigen Spark basiert auf der Idee der Datenlokalität. Es zeigt an, dass Worker-Knoten für die Verarbeitung Daten verwenden, die näher bei ihnen liegen. Infolgedessen verringert die Partitionierung die Netzwerk-E/A und die Datenverarbeitung wird schneller.
Wann sollte ich die Partition in Spark verwenden?
Spark/PySpark-Partitionierung ist eine Möglichkeit, die Daten in mehrere Partitionen aufzuteilen, sodass Sie Transformationen auf mehreren Partitionen parallel ausführen können, wodurch der Job schneller abgeschlossen werden kann. Sie können partitionierte Daten auch in ein Dateisystem (mehrere Unterverzeichnisse) schreiben, damit sie von nachgesch alteten Systemen schneller gelesen werden können.
Warum müssen wir Daten partitionieren?
In vielen großen Lösungen werden Daten in Partitionen aufgeteilt, die separat verw altet und abgerufen werden können. Partitionierung kann die Skalierbarkeit verbessern, Konflikte reduzieren und die Leistung optimieren … In diesem Artikel bedeutet der Begriff Partitionierung den Prozess der physischen Aufteilung von Daten in separate Datenspeicher.
Wie viele Partitionen soll Spark haben?
Die allgemeine Empfehlung für Spark ist, 4x Partitionen für die Anzahl der verfügbaren Kerne im Cluster zu haben für die Anwendung und für die Obergrenze - die Ausführung der Aufgabe sollte über 100 ms dauern.
Was sind Spark-Shuffle-Partitionen?
Shuffle-Partitionen sind die Partitionen im Spark-Datenrahmen, der mit einer Gruppierungs- oder Join-Operation erstellt wird. Die Anzahl der Partitionen in diesem Datenrahmen unterscheidet sich von den ursprünglichen Datenrahmenpartitionen. … Dies zeigt an, dass es zwei Partitionen im Datenrahmen gibt.
