Skirstymas padeda žymiai sumažinti įvesties/išvesties operacijų skaičių, pagreitinančių duomenų apdorojimą „Spark“yra pagrįsta duomenų lokalumo idėja. Tai rodo, kad apdorojimui darbuotojų mazgai naudoja arčiau jų esančius duomenis. Dėl to dėl skaidymo sumažėja tinklo įvestis / išvestis, o duomenų apdorojimas tampa greitesnis.
Kada turėčiau naudoti skaidinį kibirkštyje?
Spark/PySpark skaidymas yra būdas padalyti duomenis į kelis skaidinius, kad galėtumėte lygiagrečiai vykdyti transformacijas keliuose skaidiniuose, o tai leidžia greičiau užbaigti užduotį. Taip pat galite įrašyti suskirstytus duomenis į failų sistemą (kelis pakatalogius), kad paskesnės sistemos greičiau skaitytų.
Kodėl mums reikia skirstyti duomenis?
Daugelyje didelio masto sprendimų duomenys yra suskirstyti į skaidinius, kuriuos galima valdyti ir pasiekti atskirai. Skirstymas gali pagerinti mastelį, sumažinti ginčus ir optimizuoti našumą … Šiame straipsnyje terminas skaidymas reiškia fizinį duomenų padalijimą į atskiras duomenų saugyklas.
Kiek skaidinių turėčiau turėti kibirkštį?
Bendra „Spark“rekomendacija yra turėti 4x skaidinių, palyginti su branduolių skaičiumi klasteryje, kad būtų galima taikyti, o viršutinei ribai – užduočiai atlikti reikia daugiau nei 100 ms..
Kas yra kibirkštinio maišymo pertvaros?
Shuffle skaidiniai yra skiltys spark dataframe, kuri sukuriama naudojant grupavimo arba sujungimo operaciją. Skyrių skaičius šiame duomenų rėmelyje skiriasi nuo pradinių duomenų rėmelio skaidinių. … Tai rodo, kad duomenų rėmelyje yra du skirsniai.
