Хуваалт нь өгөгдлийн боловсруулалтыг хурдасгах оролт/гаралтын үйлдлүүдийн хэмжээг мэдэгдэхүйц багасгахад тусалдаг Spark нь өгөгдлийн байршлын санаа дээр суурилдаг. Энэ нь боловсруулахдаа ажилчдын зангилаа өөрт ойр байгаа өгөгдлийг ашигладаг болохыг харуулж байна. Үүний үр дүнд хуваалт нь сүлжээний оролт/гаралтыг багасгаж, өгөгдөл боловсруулалт хурдан болдог.
Би хуваалтыг spark-д хэзээ ашиглах ёстой вэ?
Spark/PySpark хуваалт нь өгөгдлийг олон хуваалтад хуваах арга бөгөөд ингэснээр та олон хуваалтууд дээр зэрэгцэн хувиргалтыг гүйцэтгэх боломжтой бөгөөд ингэснээр ажлыг хурдан дуусгах боломжтой болно. Та мөн хуваалттай өгөгдлийг файлын системд (олон дэд лавлах) бичиж, урсгалын системд илүү хурдан унших боломжтой.
Бид яагаад өгөгдлийг хуваах хэрэгтэй байна вэ?
Олон том хэмжээний шийдлүүдэд өгөгдлийг тусад нь удирдаж, хандах боломжтой хуваалтуудад хуваадаг. Хуваалт нь өргөтгөх чадварыг сайжруулж, маргааныг багасгаж, гүйцэтгэлийг оновчтой болгож чадна … Энэ нийтлэлд хуваалт гэдэг нэр томьёо нь өгөгдлийг тусдаа өгөгдлийн санд физик байдлаар хуваах үйл явцыг хэлнэ.
Би хэдэн хуваалттай байх ёстой вэ?
Spark-д өгөх ерөнхий зөвлөмж бол хэрэглэгдэхүүнд ашиглах боломжтой кластер дахь цөмүүдийн тоогоор 4x хуваалттай байх ба дээд хязгаарын хувьд даалгаврыг гүйцэтгэхэд 100мс+ хугацаа шаардагдана..
Spark shuffle хуваалт гэж юу вэ?
Холимог хуваалтууд нь spark dataframe доторх хуваалтууд бөгөөд үүнийг бүлэглэсэн эсвэл нэгдэх үйлдлийг ашиглан үүсгэдэг. Энэ дата фреймийн хуваалтын тоо анхны dataframe хуваалтуудаас өөр байна. … Энэ нь дата фреймд хоёр хуваалт байгааг харуулж байна.
