Particioniranje pomaže značajno minimiziranje količine I/O operacija ubrzavajući obradu podataka Spark se zasniva 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 da koristim particiju u sparku?
Spark/PySpark particioniranje je način za podjelu podataka na više particija tako da možete izvršiti transformacije na više particija paralelno što omogućava brži završetak posla. Također možete upisati particionirane podatke u sistem datoteka (više poddirektorija) za brže čitanje od strane nizvodnih sistema.
Zašto trebamo particionirati podatke?
U mnogim rješenjima velikih razmjera, podaci su podijeljeni na particije kojima se može upravljati i pristupiti im zasebno. Particioniranje može poboljšati skalabilnost, smanjiti sukobe i optimizirati performanse… U ovom članku, termin particioniranje označava proces fizičke podjele podataka u zasebne skladišta podataka.
Koliko particija treba da imam spark?
Opšta preporuka za Spark je da ima 4x particija do broja dostupnih jezgara u klasteru za aplikaciju, a za gornju granicu - zadatku bi trebalo biti potrebno više od 100 ms vremena da se izvrši.
Šta je spark shuffle particije?
Shuffle particije su particije u spark dataframe, koji je kreiran korištenjem grupisane ili operacije spajanja. Broj particija u ovom okviru podataka je drugačiji od originalnih particija okvira podataka. … Ovo ukazuje da postoje dvije particije u okviru podataka.
