Bölümleme, veri işlemeyi hızlandıran G/Ç işlemlerinin miktarını önemli ölçüde en aza indirmeye yardımcı olur Spark, veri yerelliği fikrine dayanır. Çalışan düğümlerin işleme için kendilerine daha yakın olan verileri kullandığını gösterir. Sonuç olarak, bölümleme ağ G/Ç'sini az altır ve veri işleme daha hızlı hale gelir.
Spark bölümünde ne zaman bölüm kullanmalıyım?
Spark/PySpark bölümleme, verileri birden çok bölüme ayırmanın bir yoludur, böylece dönüştürmeleri birden çok bölümde paralel olarak yürüterek işin daha hızlı tamamlanmasını sağlar. Ayrıca alt sistemler tarafından daha hızlı okuma için bölümlenmiş verileri bir dosya sistemine (birden çok alt dizin) yazabilirsiniz.
Verileri neden bölümlendirmemiz gerekiyor?
Birçok büyük ölçekli çözümde, veriler ayrı ayrı yönetilebilen ve erişilebilen bölümlere ayrılır. Bölümleme, ölçeklenebilirliği iyileştirebilir, çekişmeyi az altabilir ve performansı optimize edebilir … Bu makalede, bölümleme terimi, verileri fiziksel olarak ayrı veri depolarına bölme işlemi anlamına gelir.
Kıvılcım kaç bölüm olmalı?
Spark için genel öneri, uygulama ve üst sınır için kümedeki mevcut çekirdek sayısına göre 4x bölüm bulunmasıdır - görevin yürütülmesi 100ms+ zaman almalıdır.
Kıvılcım karıştırma bölümleri nedir?
Karıştırma bölümleri, gruplama veya birleştirme işlemi kullanılarak oluşturulan kıvılcım veri çerçevesindeki bölümlerdir. Bu veri çerçevesindeki bölüm sayısı, orijinal veri çerçevesi bölümlerinden farklıdır. … Bu, veri çerçevesinde iki bölüm olduğunu gösterir.
