Η
Ο διαχωρισμός βοηθά το να ελαχιστοποιήσει σημαντικά τον αριθμό των λειτουργιών I/O που επιταχύνουν την επεξεργασία δεδομένων Το Spark βασίζεται στην ιδέα της εντοπιότητας δεδομένων. Υποδεικνύει ότι για την επεξεργασία, οι κόμβοι εργαζομένων χρησιμοποιούν δεδομένα που είναι πιο κοντά τους. Ως αποτέλεσμα, η κατάτμηση μειώνει την είσοδο/έξοδο του δικτύου και η επεξεργασία δεδομένων γίνεται ταχύτερη.
Πότε πρέπει να χρησιμοποιήσω το διαμέρισμα στο spark;
Η κατάτμηση Spark/PySpark είναι ένας τρόπος για να χωρίσετε τα δεδομένα σε πολλαπλά διαμερίσματα, ώστε να μπορείτε να εκτελέσετε μετασχηματισμούς σε πολλαπλά διαμερίσματα παράλληλα, κάτι που επιτρέπει την ταχύτερη ολοκλήρωση της εργασίας. Μπορείτε επίσης να γράψετε διαμερισμένα δεδομένα σε ένα σύστημα αρχείων (πολλαπλοί υποκατάλογοι) για ταχύτερες αναγνώσεις από συστήματα κατάντη.
Γιατί χρειαζόμαστε την κατάτμηση δεδομένων;
Σε πολλές λύσεις μεγάλης κλίμακας, τα δεδομένα χωρίζονται σε διαμερίσματα που μπορούν να διαχειρίζονται και να έχουν πρόσβαση ξεχωριστά. Ο διαχωρισμός μπορεί να βελτιώσει την επεκτασιμότητα, να μειώσει τη διαμάχη και να βελτιστοποιήσει την απόδοση … Σε αυτό το άρθρο, ο όρος κατάτμηση σημαίνει τη διαδικασία φυσικής διαίρεσης δεδομένων σε ξεχωριστούς χώρους αποθήκευσης δεδομένων.
Πόσα διαμερίσματα πρέπει να έχω το spark;
Η γενική σύσταση για το Spark είναι να έχετε 4x κατατμήσεις σε σχέση με τον αριθμό των πυρήνων στο σύμπλεγμα που είναι διαθέσιμοι για εφαρμογή, και για το ανώτερο όριο - η εργασία θα χρειαστεί 100ms+ χρόνος για να εκτελεστεί.
Τι είναι τα διαμερίσματα spark shuffle;
Τα
Τα διαμερίσματα τυχαίας αναπαραγωγής είναι τα διαμερίσματα στο πλαίσιο δεδομένων spark, το οποίο δημιουργείται χρησιμοποιώντας μια λειτουργία ομαδοποίησης ή σύνδεσης. Ο αριθμός των κατατμήσεων σε αυτό το πλαίσιο δεδομένων είναι διαφορετικός από τα αρχικά διαμερίσματα του πλαισίου δεδομένων. … Αυτό υποδηλώνει ότι υπάρχουν δύο διαμερίσματα στο πλαίσιο δεδομένων.
