Logo fa.boatexistence.com

چرا به پارتیشن در اسپارک نیاز داریم؟

فهرست مطالب:

چرا به پارتیشن در اسپارک نیاز داریم؟
چرا به پارتیشن در اسپارک نیاز داریم؟

تصویری: چرا به پارتیشن در اسپارک نیاز داریم؟

تصویری: چرا به پارتیشن در اسپارک نیاز داریم؟
تصویری: چرا باید داده ها را در اسپارک پارتیشن بندی کنیم؟ 2024, ممکن است
Anonim

پارتیشن بندی به کمک می کند تا به میزان قابل توجهی مقدار عملیات I/O را که پردازش داده ها را تسریع می کند به حداقل برساند Spark بر اساس ایده محلی بودن داده است. این نشان می دهد که برای پردازش، گره های کارگر از داده هایی استفاده می کنند که به آنها نزدیک تر است. در نتیجه، پارتیشن بندی ورودی/خروجی شبکه را کاهش می دهد و پردازش داده ها سریعتر می شود.

چه زمانی باید از پارتیشن در اسپارک استفاده کنم؟

پارتیشن بندی Spark/PySpark یک روش برای تقسیم داده ها به چندین پارتیشن است، به طوری که می توانید تبدیل ها را روی چند پارتیشن به صورت موازی اجرا کنید که به شما امکان می دهد کار را سریعتر تکمیل کنید. همچنین می توانید داده های پارتیشن بندی شده را در یک سیستم فایل (چند دایرکتوری فرعی) برای خواندن سریعتر توسط سیستم های پایین دست بنویسید.

چرا باید داده ها را پارتیشن بندی کنیم؟

در بسیاری از راه حل های مقیاس بزرگ، داده ها به پارتیشن هایی تقسیم می شوند که می توان آنها را به طور جداگانه مدیریت کرد و به آنها دسترسی داشت. پارتیشن بندی می تواند مقیاس پذیری را بهبود بخشد، مشاجره را کاهش دهد و عملکرد را بهینه کند… در این مقاله، اصطلاح پارتیشن بندی به معنای فرآیند تقسیم فیزیکی داده ها به فروشگاه های داده جداگانه است.

چند پارتیشن باید spark داشته باشم؟

توصیه کلی برای Spark این است که 4 برابر پارتیشن به تعداد هسته‌های موجود در کلاستر برای برنامه کاربردی داشته باشید، و برای کران بالایی - اجرای کار باید بیش از 100 میلی‌ثانیه زمان نیاز داشته باشد..

پارتیشن های spark shuffle چیست؟

Shuffle پارتیشن‌های پارتیشن‌های spark dataframe هستند که با استفاده از عملیات گروه‌بندی یا پیوستن ایجاد می‌شوند. تعداد پارتیشن های این دیتافریم با پارتیشن های دیتافریم اصلی متفاوت است. … این نشان می دهد که دو پارتیشن در دیتافریم وجود دارد.

توصیه شده: