Разделянето помага значително минимизиране на количеството I/O операции, ускорявайки обработката на данни Spark се основава на идеята за локализиране на данните. Това показва, че за обработка работните възли използват данни, които са по-близо до тях. В резултат на това разделянето намалява мрежовия вход/изход и обработката на данни става по-бърза.
Кога трябва да използвам дял в spark?
Spark/PySpark разделянето е начин за разделяне на данните на множество дялове, така че да можете да изпълнявате трансформации на множество дялове паралелно, което позволява по-бързо завършване на задачата. Можете също така да записвате разделени данни във файлова система (множество поддиректории) за по-бързо четене от системите надолу по веригата.
Защо трябва да разделяме данните?
В много широкомащабни решения данните са разделени на дялове, които могат да бъдат управлявани и достъпни отделно. Разделянето може да подобри мащабируемостта, да намали конкуренцията и да оптимизира производителността… В тази статия терминът разделяне означава процеса на физическо разделяне на данни в отделни хранилища за данни.
Колко дяла трябва да имам spark?
Общата препоръка за Spark е да има 4x дялове спрямо броя на наличните ядра в клъстера за приложение и за горна граница - задачата трябва да отнеме 100ms+ време за изпълнение.
Какво представляват дялове с искрящо разбъркване?
Разбърканите дялове са разделите в spark dataframe, който се създава с помощта на групирана или операция за присъединяване. Броят на дяловете в тази рамка с данни е различен от оригиналните дялове на рамката с данни. … Това показва, че има два дяла в рамката с данни.
