Le partitionnement aide à réduire considérablement la quantité d'opérations d'E/S accélérant le traitement des données Spark est basé sur l'idée de localité des données. Cela indique que pour le traitement, les noeuds worker utilisent des données plus proches d'eux. Par conséquent, le partitionnement réduit les E/S réseau et le traitement des données devient plus rapide.
Quand dois-je utiliser la partition dans Spark ?
Le partitionnement Spark/PySpark est un moyen de diviser les données en plusieurs partitions afin que vous puissiez exécuter des transformations sur plusieurs partitions en parallèle, ce qui permet de terminer le travail plus rapidement. Vous pouvez également écrire des données partitionnées dans un système de fichiers (plusieurs sous-répertoires) pour une lecture plus rapide par les systèmes en aval.
Pourquoi avons-nous besoin de partitionner les données ?
Dans de nombreuses solutions à grande échelle, les données sont divisées en partitions qui peuvent être gérées et accessibles séparément. Le partitionnement peut améliorer l'évolutivité, réduire les conflits et optimiser les performances … Dans cet article, le terme partitionnement désigne le processus de division physique des données dans des magasins de données distincts.
Combien de partitions devrais-je avoir spark ?
La recommandation générale pour Spark est d'avoir 4x de partitions au nombre de cœurs dans le cluster disponibles pour l'application, et pour la limite supérieure - la tâche devrait prendre plus de 100 ms pour s'exécuter.
Qu'est-ce que les partitions Spark Shuffle ?
Les partitions aléatoires sont les partitions du dataframe spark, qui sont créées à l'aide d'une opération groupée ou de jointure. Le nombre de partitions dans cette trame de données est différent des partitions de trame de données d'origine. … Cela indique qu'il y a deux partitions dans le dataframe.
