Osiointi auttaa vähentämään merkittävästi tiedonkäsittelyä kiihdyttävien I/O-toimintojen määrää Spark perustuu ajatukseen tiedon paikallisuudesta. Se osoittaa, että työskentelysolmut käyttävät niitä lähempänä olevaa dataa käsittelyyn. Tämän seurauksena osiointi vähentää verkon I/O:ta ja tietojenkäsittely nopeutuu.
Milloin minun pitäisi käyttää osiota kipinässä?
Spark/PySpark-osiointi on tapa jakaa tiedot useisiin osioihin, jotta voit suorittaa muunnoksia useissa osioissa rinnakkain, mikä mahdollistaa työn suorittamisen nopeammin. Voit myös kirjoittaa osioituja tietoja tiedostojärjestelmään (useita alihakemistoja), jotta alavirran järjestelmät voivat lukea ne nopeammin.
Miksi tiedot pitää osioida?
Monissa suurissa ratkaisuissa tiedot on jaettu osioihin, joita voidaan hallita ja käyttää erikseen. Osiointi voi parantaa skaalautuvuutta, vähentää kilpailua ja optimoida suorituskykyä … Tässä artikkelissa termi osiointi tarkoittaa prosessia, jossa tiedot jaetaan fyysisesti erillisiin tietovarastoihin.
Kuinka monta osiota minulla pitäisi olla?
Yleinen suositus Sparkille on, että 4x osioita klusterin ytimien lukumäärään nähdensovellukselle ja ylärajalle - tehtävän suorittaminen kestää yli 100 ms..
Mikä on kipinäsekoitusosiot?
Sekoitusosiot ovat osioita kipinätietokehyksessä, joka luodaan ryhmittely- tai liitosoperaatiolla. Tämän datakehyksen osioiden määrä on eri kuin alkuperäisissä datakehysosioissa. … Tämä osoittaa, että tietokehyksessä on kaksi osiota.
