У
Apache Spark
spark – іскра, спалах) – фреймворк з відкритим вихідним кодом для реалізації розподіленої обробки неструктурованих та слабоструктурованих даних, що входить до екосистеми проектів Hadoop.
https://ua.wikipedia.org › wiki › Apache_Spark
Apache Spark – Вікіпедія
є ще функції до роботи з партіціями. Сьогодні розглянемо різницю між repartition та coalesce у Apache Spark. repartition використовується для збільшення або зменшення партій, а coalesce — лише зменшення числа партицій найефективнішим образом.29 мар. 2022 р.У чому відмінність Партикування від Бакетування?
З використанням партицирования може статися таке, що створиться багато маленьких партицій із записами. А при використанні бакетування ви самі обмежуєте цю кількість.
Як працює Spark?
Як працює Spark Спарк інтегрований у Hadoop – екосистему інструментів з відкритим доступом, до якої входять бібліотеки, система управління кластером (Yet Another Resource Negotiator), технологія зберігання файлів на різних серверах (Hadoop Distributed File System) та система обчислень MapReduce.