Phân vùng giúp giảm thiểu đáng kể số lượng hoạt động I / O tăng tốc xử lý dữ liệuSpark dựa trên ý tưởng về địa phương dữ liệu. Nó chỉ ra rằng để xử lý, các nút công nhân sử dụng dữ liệu gần với chúng hơn. Do đó, việc phân vùng làm giảm I / O mạng và xử lý dữ liệu trở nên nhanh hơn.
Khi nào tôi nên sử dụng phân vùng trong spark?
Phân vùng
Spark / PySpark là cách để chia dữ liệu thành nhiều phân vùngđể bạn có thể thực hiện các phép biến đổi trên nhiều phân vùng song song, cho phép hoàn thành công việc nhanh hơn. Bạn cũng có thể ghi dữ liệu được phân vùng vào hệ thống tệp (nhiều thư mục con) để hệ thống hạ lưu đọc nhanh hơn.
Tại sao chúng ta cần phân vùng dữ liệu?
Trong nhiều giải pháp quy mô lớn, dữ liệu được chia thành các phân vùng có thể được quản lý và truy cập riêng biệt. Phân vùng có thể cải thiện khả năng mở rộng, giảm tranh chấp và tối ưu hóa hiệu suất … Trong bài viết này, thuật ngữ phân vùng có nghĩa là quá trình phân chia dữ liệu về mặt vật lý thành các kho lưu trữ dữ liệu riêng biệt.
Tôi nên có bao nhiêu phân vùng?
Khuyến nghị chung cho Spark là có 4x phân vùng tương ứng với số lõi trong cụm có sẵncho ứng dụng và cho giới hạn trên - tác vụ sẽ mất 100ms + thời gian để thực thi.
Phân vùng xáo trộn tia lửa là gì?
Phân vùng xáo trộn là phân vùng trong khung dữ liệu spark, được tạo bằng thao tác nhóm hoặc kết hợp. Số lượng phân vùng trong khung dữ liệu này khác với số phân vùng khung dữ liệu ban đầu. … Điều này cho biết có hai phân vùng trong khung dữ liệu.
