Partitionering helpt de hoeveelheid I/O-bewerkingen die de gegevensverwerking versnellen aanzienlijk te minimaliseren Spark is gebaseerd op het idee van gegevenslocatie. Het geeft aan dat werkknooppunten voor verwerking gegevens gebruiken die zich dichter bij hen bevinden. Als gevolg hiervan vermindert partitionering de netwerk-I/O en wordt de gegevensverwerking sneller.
Wanneer moet ik partitie in Spark gebruiken?
Spark/PySpark-partitionering is een manier om de gegevens in meerdere partities te splitsen zodat u transformaties op meerdere partities parallel kunt uitvoeren, waardoor de taak sneller kan worden voltooid. U kunt ook gepartitioneerde gegevens naar een bestandssysteem (meerdere submappen) schrijven voor snellere leesbewerkingen door downstream-systemen.
Waarom moeten we gegevens partitioneren?
In veel grootschalige oplossingen zijn gegevens verdeeld in partities die afzonderlijk kunnen worden beheerd en geopend. Partitionering kan de schaalbaarheid verbeteren, conflicten verminderen en prestaties optimaliseren … In dit artikel betekent de term partitionering het proces van het fysiek verdelen van gegevens in afzonderlijke gegevensarchieven.
Hoeveel partities moet ik hebben?
De algemene aanbeveling voor Spark is om 4x partities tot het aantal cores in cluster beschikbaar te hebben voor toepassing en voor bovengrens - de taak zou 100ms+ tijd in beslag moeten nemen om uit te voeren.
Wat zijn Spark Shuffle-partities?
Shuffle-partities zijn de partities in Spark-dataframe, die is gemaakt met behulp van een gegroepeerde of samenvoegbewerking. Het aantal partities in dit dataframe is anders dan de originele dataframepartities. … Dit geeft aan dat er twee partities in het dataframe zijn.
