חלוקה מסייעת למזער באופן משמעותי את כמות פעולות ה-I/O להאיץ את עיבוד הנתונים Spark מבוסס על הרעיון של מיקום הנתונים. זה מציין שלעיבוד, צמתי עובדים משתמשים בנתונים הקרובים יותר אליהם. כתוצאה מכך, חלוקה למחיצות מפחיתה את הקלט/פלט של הרשת, ועיבוד הנתונים הופך מהיר יותר.
מתי עלי להשתמש במחיצה ב-spark?
מחיצות Spark/PySpark היא דרך לפצל את הנתונים למספר מחיצות כך שתוכל לבצע טרנספורמציות על מספר מחיצות במקביל, מה שמאפשר השלמת העבודה מהר יותר. אתה יכול גם לכתוב נתונים מחולקים למערכת קבצים (מספר ספריות משנה) לקריאה מהירה יותר על ידי מערכות במורד הזרם.
למה אנחנו צריכים לחלק נתונים?
בהרבה פתרונות בקנה מידה גדול, הנתונים מחולקים למחיצות שניתן לנהל ולגשת אליהם בנפרד. מחיצה יכולה לשפר את יכולת ההרחבה, להפחית מחלוקות ולמטב את הביצועים … במאמר זה, המונח חלוקה למחיצות פירושו תהליך של חלוקה פיזית של נתונים למאגרי נתונים נפרדים.
כמה מחיצות צריך להיות לי ניצוץ?
ההמלצה הכללית ל-Spark היא שיש 4x של מחיצות למספר הליבות באשכול הזמינות ליישום, ולגבול עליון - המשימה צריכה לקחת 100ms+ זמן לביצוע.
מה זה מחיצות של spark shuffle?
מחיצות ערבוב הן המחיצות בתוך מסגרת נתונים של spark, שנוצרת באמצעות פעולת קיבוץ או הצטרפות. מספר המחיצות במסגרת הנתונים הזו שונה ממחיצות ה-dataframe המקוריות. … זה מציין שיש שתי מחיצות במסגרת הנתונים.
