Miért van szükségünk partícióra a szikrában?
Pontszám: 4,9/5 ( 11 szavazat )A particionálás jelentősen csökkenti az adatfeldolgozást felgyorsító I/O műveletek számát . A Spark az adatlokalitás gondolatán alapul. Azt jelzi, hogy a feldolgozó csomópontok a hozzájuk közelebb álló adatokat használnak a feldolgozáshoz. Ennek eredményeként a particionálás csökkenti a hálózati I/O-t, és gyorsabbá válik az adatfeldolgozás.
Mikor használjam a partíciót a Sparkban?
A Spark/PySpark particionálás egy módja annak, hogy az adatokat több partícióra ossza fel, így párhuzamosan több partíción is végrehajthat átalakításokat, ami gyorsabban befejezi a feladatot. A particionált adatokat egy fájlrendszerbe is írhatja (több alkönyvtárba), hogy a későbbi rendszerek gyorsabban olvassák azokat.
Miért van szükség az adatok particionálására?
Számos nagyszabású megoldásban az adatok partíciókra vannak osztva, amelyek külön kezelhetők és elérhetők. A particionálás javíthatja a méretezhetőséget, csökkentheti a versengéseket és optimalizálhatja a teljesítményt . ... Ebben a cikkben a particionálás kifejezés azt a folyamatot jelenti, amelynek során az adatokat fizikailag külön adattárolókra osztják fel.
Hány partíció legyen szikra?
Az általános ajánlás a Spark számára, hogy a fürtben lévő magok számához képest 4-szer több partíció legyen elérhető az alkalmazáshoz, a felső korlát pedig – a feladat végrehajtása több mint 100 ms-ig tart.
Mi az a spark shuffle partíciók?
A véletlenszerű partíciók a spark dataframe partíciói , amelyek csoportosítási vagy összekapcsolási művelettel jönnek létre. A partíciók száma ebben az adatkeretben eltér az eredeti adatkeret-partícióktól. ... Ez azt jelzi, hogy két partíció van az adatkeretben.
Miért particionáljuk az adatokat szikra?
Hogyan javíthatom a szikrateljesítményemet?
- A DataFrame/Dataset használata RDD-n keresztül.
- A coalesce() használata az újrapartíció() helyett
- A mapPartitions() használata a map() helyett
- Használjon soros adatformátumot.
- Kerülje az UDF-eket (felhasználó által meghatározott funkciók)
- Adatok gyorsítótárazása a memóriában.
- Csökkentse a drága Shuffle műveleteket.
- DEBUG & INFO naplózás letiltása.
Hogyan javíthatom a spark joint teljesítményemet?
Az ideális teljesítmény elérése érdekében a Sort Merge Join funkcióban: Győződjön meg arról, hogy a partíciók egy helyen vannak elhelyezve . Ellenkező esetben keverési műveletek lesznek az adatok helymeghatározása érdekében, mivel ennek előfeltétele, hogy az összes, az összekapcsolási kulcs értékével megegyező értékű sort ugyanazon a partíción kell tárolni.
Hány partíciónak kell lennie egy spark RDD-nek?
A Spark egy feladatot fog futtatni a fürt minden partícióján. Általában 2-4 partíciót szeretne minden egyes CPU -hoz a fürtben. Általában a Spark megpróbálja automatikusan beállítani a partíciók számát a fürt alapján. Azonban manuálisan is beállíthatja úgy, hogy második paraméterként adja át a párhuzamosításhoz (pl. sc.
Hogyan válasszak szikrapartíciót?
Az RDD-ben lévő partíciók számának eldöntésének legjobb módja, ha a partíciók számát egyenlővé tesszük a fürtben lévő magok számával, így az összes partíció párhuzamosan fog dolgozni, és az erőforrásokat optimálisan használják fel.
Hogyan készítsünk partíciókat?
- Kattintson a jobb gombbal erre a számítógépre, és válassza a Kezelés lehetőséget.
- Nyissa meg a Lemezkezelést.
- Válassza ki a lemezt, amelyről partíciót szeretne létrehozni.
- Kattintson a jobb gombbal az alsó ablaktáblában a fel nem partícionált területre, és válassza az Új egyszerű kötet lehetőséget.
- Adja meg a méretet, majd kattintson a Tovább gombra, és kész.
Hány partíció a legjobb 1 TB-hoz?
Hány partíció a legjobb 1 TB-hoz? Az 1 TB-os merevlemez 2-5 partícióra osztható . Itt azt javasoljuk, hogy négy partícióra particionálja: Operációs rendszer (C-meghajtó), Programfájl (D-meghajtó), Személyes adatok (E-meghajtó) és Szórakozás (F-meghajtó).
Biztonságos a C meghajtó particionálása?
Jól működik, ha úgy dönt, hogy újratelepíti a Windows-t. Mivel a fájlok a másik partíción vannak, ott semmi sem kerül eltávolításra. Természetesen nem segít a meghajtó meghibásodása és a rosszindulatú programok ellen. Ha egy már formázott meghajtón szeretné használni, először össze kell zsugorítania az aktuális partíciót.
Megfelelő az SSD particionálása?
Az SSD-ket általában nem javasoljuk particionálni , hogy elkerüljük a partíciók miatti tárhelypazarlást. A 120G-128G kapacitású SSD nem javasolt particionálni. Mivel a Windows operációs rendszer az SSD-re van telepítve, a 128 G-os SSD tényleges felhasználható területe csak körülbelül 110 G.
Hogyan működik a Spark újrapartíció?
Az újrapartíció egy olyan módszer a Sparkban, amely a jelenlévő adatok teljes keverésére szolgál, és partíciókat hoz létre a felhasználó bevitele alapján . Az eredményül kapott adatok hash-particionálásra kerülnek, és az adatok egyenlően oszlanak el a partíciók között.
Mi az alapértelmezett partíció a Sparkban?
Alapértelmezés szerint a Spark egy- egy partíciót hoz létre a fájl minden egyes blokkjához (a blokkok alapértelmezés szerint 128 MB-os HDFS-ben), de kérhet nagyobb számú partíciót is, ha nagyobb értéket ad át.
Kiválthatjuk az automatikus tisztítást a Sparkban?
Kérdés: Kiválthatunk automatikus tisztítást a Sparkban? Válasz: Igen , elindíthatunk automatikus tisztítást a Sparkban a felhalmozott metaadatok kezelésére.
Mire használható a Spark?
Az Apache Spark egy nyílt forráskódú, elosztott feldolgozórendszer, amelyet nagy adatforgalmi terhelésekhez használnak. Memórián belüli gyorsítótárazást és optimalizált lekérdezés-végrehajtást használ a gyors lekérdezésekhez bármilyen méretű adattal szemben.
Hány partíciója van egy végrehajtónak?
Miután a felhasználó beküldte a feladatát a fürtbe, minden partíció egy adott végrehajtóhoz kerül további feldolgozásra. Egyszerre csak egy partíciót dolgoz fel egy végrehajtó , így a végrehajtónak átadott partíciók mérete és száma egyenesen arányos a befejezésükhöz szükséges idővel.
Mi a szűrő () funkciója a Sparkban?
A Sparkban a Szűrő függvény egy új adatkészletet ad vissza, amely a forrás azon elemeinek kiválasztásával jön létre, amelyeken a függvény true értékkel tér vissza . Tehát csak azokat az elemeket kéri le, amelyek megfelelnek az adott feltételnek.
Mi az a ParallelCollectionRDD?
A ParallelCollectionRDD egy RDD elem gyűjtemény numSlices partíciókkal és opcionális locationPrefs paraméterekkel . A ParallelCollectionRDD a SparkContext eredménye. párhuzamosítás és a SparkContext. makeRDD módszerek. Az adatgyűjtés numSlices szeletekre van felosztva.
Hogyan növelhetem a partíciók számát a Sparkban?
Hogyan lehet növelni a partíciók számát. Ha meg szeretné növelni a DataFrame partícióit, csak a repartition () függvényt kell futtatnia. Egy új DataFrame-et ad vissza, particionálva a megadott particionálási kifejezésekkel. Az eredményül kapott DataFrame hash-particionálva van.
Drágák a csatlakozások szikrában?
A csatlakozás az egyik legdrágább művelet, amelyet a Sparkban általában használ , ezért érdemes megtenni mindent, hogy csökkentse adatait az összekapcsolás előtt.
Hogyan állíthatom be a szikrabeállításokat?
- conf/spark-defaults. konf.
- --conf vagy -c - a spark-submit által használt parancssori kapcsoló.
- SparkConf.
Hogyan optimalizálhat egy spark-lekérdezést?
A Spark SQL teljesítményének javításához optimalizálnia kell a fájlrendszert . A fájl mérete ne legyen túl kicsi, mivel sok időbe telik a kis fájlok megnyitása. Ha túl nagynak tartja, a Spark olvasás közben némi időt tölt a fájl felosztásával. Az optimális fájlméret 64 MB és 1 GB között legyen.