Logo ka.boatexistence.com

რატომ გვჭირდება დანაყოფი spark-ში?

Სარჩევი:

რატომ გვჭირდება დანაყოფი spark-ში?
რატომ გვჭირდება დანაყოფი spark-ში?

ვიდეო: რატომ გვჭირდება დანაყოფი spark-ში?

ვიდეო: რატომ გვჭირდება დანაყოფი spark-ში?
ვიდეო: Why should we partition the data in spark? 2024, მაისი
Anonim

დაყოფა ეხმარება მნიშვნელოვნად შეამციროს I/O ოპერაციების რაოდენობა, რომელიც აჩქარებს მონაცემთა დამუშავებას Spark ემყარება მონაცემთა ლოკალურობის იდეას. ეს მიუთითებს, რომ დამუშავებისთვის, მუშათა კვანძები იყენებენ მათთან უფრო ახლოს არსებულ მონაცემებს. შედეგად, დაყოფა ამცირებს ქსელის I/O-ს და მონაცემთა დამუშავება უფრო სწრაფი ხდება.

როდის გამოვიყენო დანაყოფი spark-ში?

Spark/PySpark დაყოფა არის ხერხი მონაცემების მრავალ ტიხებად გაყოფისთვის ისე, რომ თქვენ შეგიძლიათ განახორციელოთ ტრანსფორმაციები მრავალ დანაყოფის პარალელურად, რაც საშუალებას გაძლევთ დაასრულოთ დავალება უფრო სწრაფად. თქვენ ასევე შეგიძლიათ ჩაწეროთ დანაწილებული მონაცემები ფაილურ სისტემაში (მრავალჯერადი ქვეკატეგორიები) დაქვეითებული სისტემების მიერ უფრო სწრაფად წაკითხვისთვის.

რატომ გვჭირდება მონაცემების დაყოფა?

ბევრ ფართომასშტაბიან გადაწყვეტილებებში მონაცემები დაყოფილია დანაყოფებად, რომელთა მართვა და წვდომა შესაძლებელია ცალკე. დაყოფას შეუძლია გააუმჯობესოს მასშტაბურობა, შეამციროს დაპირისპირება და გააუმჯობესოს შესრულება… ამ სტატიაში ტერმინი დაყოფა ნიშნავს მონაცემთა ფიზიკურად დაყოფის პროცესს მონაცემთა ცალკეულ მაღაზიებში.

რამდენი დანაყოფი უნდა მქონდეს spark?

ზოგადი რეკომენდაცია Spark-ისთვის არის 4x ტიხრები კლასტერში არსებული ბირთვების რაოდენობასთან შედარებითაპლიკაციისთვის, ხოლო ზედა ზღვარისთვის - დავალების შესრულებას უნდა დასჭირდეს 100ms+ დრო..

რა არის spark shuffle ტიხრები?

Shuffle ტიხრები არის დანაყოფები spark dataframe, რომელიც იქმნება დაჯგუფებული ან შეერთების ოპერაციის გამოყენებით. ამ მონაცემთა ჩარჩოში დანაყოფების რაოდენობა განსხვავდება ორიგინალური მონაცემთა ჩარჩოს დანაყოფებისგან. … ეს მიუთითებს, რომ მონაცემთა ჩარჩოში არის ორი დანაყოფი.

გირჩევთ: