Бөліну деректерді өңдеуді жеделдететін енгізу/шығару операцияларының көлемін айтарлықтай азайтуға көмектеседі Spark деректер локализациясы идеясына негізделген. Ол өңдеу үшін жұмысшы түйіндері өздеріне жақынырақ деректерді пайдаланатынын көрсетеді. Нәтижесінде бөлу желіні енгізу/шығару көлемін азайтады және деректерді өңдеу жылдамырақ болады.
Spark-те бөлімді қашан пайдалануым керек?
Spark/PySpark бөлімдері - бұл деректерді бірнеше бөлімдерге бөлудің жолы, осылайша бірнеше бөлімдерде түрлендірулерді параллель орындауға болады, бұл тапсырманы тезірек аяқтауға мүмкіндік береді. Сондай-ақ, төменгі ағынды жүйелер арқылы жылдамырақ оқу үшін бөлінген деректерді файлдық жүйеге (бірнеше ішкі каталогтар) жазуыңызға болады.
Деректерді не үшін бөлу керек?
Көптеген ауқымды шешімдерде деректер бөлек басқаруға және қол жеткізуге болатын бөлімдерге бөлінеді. Бөлу ауқымдылықты жақсартады, дауларды азайтады және өнімділікті оңтайландырады … Бұл мақалада бөлу термині деректерді жеке деректер қоймаларына физикалық түрде бөлу процесін білдіреді.
Менде қанша бөлім болуы керек?
Spark үшін жалпы ұсыныс - кластердегі ядролардың санына қарай 4x бөлімдері қолдану үшін қол жетімді, ал жоғарғы шекара үшін - тапсырманы орындау үшін 100 мс+ уақыт қажет..
Spark араластыру бөлімдері дегеніміз не?
Араластыру бөлімдері - топтастырылған немесе біріктіру әрекеті арқылы жасалған spark dataframe бөліміндегі бөлімдер. Бұл деректер фрейміндегі бөлімдер саны бастапқы dataframe бөлімдерінен өзгеше. … Бұл деректер кадрында екі бөлім бар екенін көрсетеді.
