Partitionering hjälper att avsevärt minimera mängden I/O-operationer som accelererar databehandlingen Spark är baserad på idén om datalokalitet. Det indikerar att för bearbetning använder arbetarnoder data som ligger närmare dem. Som ett resultat minskar partitionering nätverkets I/O och databehandlingen blir snabbare.
När ska jag använda partition i spark?
Spark/PySpark-partitionering är ett sätt att dela upp data i flera partitioner så att du kan utföra transformationer på flera partitioner parallellt, vilket gör att du kan slutföra jobbet snabbare. Du kan också skriva partitionerade data till ett filsystem (flera underkataloger) för snabbare läsning av nedströmssystem.
Varför behöver vi partitionera data?
I många storskaliga lösningar är data uppdelad i partitioner som kan hanteras och nås separat. Partitionering kan förbättra skalbarhet, minska konflikter och optimera prestanda … I den här artikeln betyder termen partitionering processen att fysiskt dela upp data i separata datalager.
Hur många partitioner ska jag ha spark?
Den allmänna rekommendationen för Spark är att ha 4x av partitioner till antalet kärnor i klustret tillgängliga för applikation och för övre gräns - uppgiften bör ta 100ms+ tid att köra.
Vad är spark shuffle-partitioner?
Shuffle-partitioner är partitionerna i sparkdataram, som skapas med en grupperad eller join-operation. Antalet partitioner i denna dataram skiljer sig från de ursprungliga datarampartitionerna. … Detta indikerar att det finns två partitioner i dataramen.
