আমাদের স্পার্ক এ পার্টিশন দরকার কেন?

2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34

পার্টিশনিং ডেটা প্রসেসিংকে ত্বরান্বিত করে I/O ক্রিয়াকলাপগুলির পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে সহায়তা করে স্পার্ক ডেটা লোকেলিটির ধারণার উপর ভিত্তি করে। এটি নির্দেশ করে যে প্রক্রিয়াকরণের জন্য, কর্মী নোডগুলি তাদের কাছাকাছি ডেটা ব্যবহার করে। ফলস্বরূপ, পার্টিশনের ফলে নেটওয়ার্ক I/O হ্রাস পায় এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণ দ্রুত হয়।

আমি কখন স্পার্কে পার্টিশন ব্যবহার করব?

Spark/PySpark পার্টিশনিং হল ডেটাকে একাধিক পার্টিশনে বিভক্ত করার একটি উপায় যাতে আপনি সমান্তরালভাবে একাধিক পার্টিশনে রূপান্তর চালাতে পারেন যা কাজটি দ্রুত সম্পন্ন করতে দেয়। ডাউনস্ট্রিম সিস্টেম দ্বারা দ্রুত পড়ার জন্য আপনি একটি ফাইল সিস্টেমে (একাধিক সাব-ডিরেক্টরি) পার্টিশন করা ডেটাও লিখতে পারেন৷

আমাদের ডেটা ভাগ করতে হবে কেন?

অনেক বড় মাপের সমাধানে, ডেটাকে পার্টিশনে বিভক্ত করা হয় যা আলাদাভাবে পরিচালনা এবং অ্যাক্সেস করা যায়। পার্টিশনিং স্কেলেবিলিটি উন্নত করতে পারে, বিবাদ কমাতে পারে এবং পারফরম্যান্সকে অপ্টিমাইজ করতে পারে … এই নিবন্ধে, পার্টিশনিং শব্দটির অর্থ হল পৃথক ডেটা স্টোরে ডেটাকে শারীরিকভাবে ভাগ করার প্রক্রিয়া।

আমার কয়টি পার্টিশন স্পার্ক থাকা উচিত?

স্পার্কের জন্য সাধারণ সুপারিশ হল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপলব্ধ কোরের সংখ্যার 4x পার্টিশনের ক্লাস্টারে এবং উপরের বাউন্ডের জন্য - কাজটি কার্যকর করতে 100ms+ সময় নিতে হবে.

স্পার্ক শাফেল পার্টিশন কি?

শাফেল পার্টিশন হল স্পার্ক ডেটাফ্রেমের পার্টিশন, যা একটি গ্রুপ করা বা জয়েন অপারেশন ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। এই ডেটাফ্রেমের পার্টিশনের সংখ্যা মূল ডেটাফ্রেম পার্টিশনের থেকে আলাদা। … এটি নির্দেশ করে যে ডেটাফ্রেমে দুটি পার্টিশন রয়েছে৷