Ndarja ndihmon të minimizojë ndjeshëm sasinë e operacioneve I/O që përshpejtojnë përpunimin e të dhënave Spark bazohet në idenë e lokalitetit të të dhënave. Ai tregon se për përpunim, nyjet e punëtorëve përdorin të dhëna që janë më afër tyre. Si rezultat, ndarja zvogëlon hyrjen/daljen e rrjetit dhe përpunimi i të dhënave bëhet më i shpejtë.
Kur duhet ta përdor ndarjen në shkëndijë?
Ndarja e Spark/PySpark është një mënyrë për të ndarë të dhënat në ndarje të shumta në mënyrë që të mund të ekzekutoni paralelisht transformimet në ndarje të shumta, gjë që lejon përfundimin e punës më shpejt. Ju gjithashtu mund të shkruani të dhëna të ndara në një sistem skedarësh (shumë nën-drejtori) për lexime më të shpejta nga sistemet në rrjedhën e poshtme.
Pse na duhet të ndajmë të dhënat?
Në shumë zgjidhje në shkallë të gjerë, të dhënat ndahen në ndarje që mund të menaxhohen dhe aksesohen veçmas. Ndarja mund të përmirësojë shkallëzueshmërinë, të reduktojë grindjet dhe të optimizojë performancën … Në këtë artikull, termi ndarje nënkupton procesin e ndarjes fizike të të dhënave në depo të veçanta të dhënash.
Sa ndarje duhet të kem shkëndijë?
Rekomandimi i përgjithshëm për Spark është që të ketë 4x ndarje në numrin e bërthamave në grup për aplikim, dhe për kufirin e sipërm - detyra duhet të marrë 100ms+ kohë për t'u ekzekutuar.
Çfarë janë ndarjet e ndërrimit të shkëndijës?
Ndarjet
Shuffle janë ndarjet në kornizën e të dhënave spark, e cila krijohet duke përdorur një operacion të grupuar ose të bashkuar. Numri i ndarjeve në këtë kornizë të të dhënave është i ndryshëm nga ndarjet origjinale të kornizës së të dhënave. … Kjo tregon se ka dy ndarje në kornizën e të dhënave.
