넘버 감소 작업 Spark

Spark는 리듀스 작업의 수를 계산하기 위해 어떤 공식을 사용하나요?

저는 몇 개의 Spark-sql 쿼리를 실행하고 있는데, 리듀스 작업의 수는 항상 200입니다. 이러한 쿼리의 맵 작업 수는 154입니다. 저는 Spark 1.4.1을 사용하고 있습니다.

이것은 기본적으로 200으로 설정된 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold와 관련이 있나요?

답변 1

당신이 원하는 것은 spark.sql.shuffle.partitions 입니다. Spark SQL 성능 튜닝 가이드에 따르면:

| 속성 이름                  | 기본값  | 의미                                           |
+-----------------------------+-------+----------------------------------------------+
| spark.sql.shuffle.partitions  | 200     | 조인 또는 집계를 위해 데이터를 재배열 할 때 사용할 파티션 수를 구성합니다. |

관련된 다른 옵션은 spark.default.parallelism으로, '사용자가 설정하지 않을 때 join, reduceByKey 및 parallelize와 같은 변환에 의해 반환된 RDD의 기본 파티션 수를 결정'합니다. 그러나 이는 Spark SQL에서 무시되며 일반 RDD에서 작업할 때에만 관련이 있습니다.

답변 2

스파크의 번호 감소 작업은 대용량 데이터 분석 및 처리를 위한 매우 중요한 작업입니다. 스파크는 클러스터 컴퓨팅 환경에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 엔진이며, 번호 감소 작업은 스파크를 사용하는 사용자들에게 매우 유용한 기능입니다.
번호 감소 작업은 데이터 세트의 각 요소에 대해 적용되는 작업으로, 주어진 데이터에 대해 숫자 값을 줄이는 것을 의미합니다. 이를 통해 데이터를 더욱 효율적으로 압축하거나, 데이터의 크기를 줄여 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한 번호 감소 작업은 실제 데이터를 변경하지 않고도 필요한 작업을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.
스파크는 번호 감소 작업을 지원하기 위해 다양한 함수와 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, 데이터의 최소값을 찾아서 모든 요소에서 그 값을 빼는 번호 감소 알고리즘은 스파크의 reduce 함수를 사용하여 간단하게 구현할 수 있습니다. 또한 스파크는 여러 작업을 병렬로 처리하므로, 대용량 데이터에 대한 번호 감소 작업도 빠르게 처리할 수 있습니다.
하지만 번호 감소 작업을 적용하기 전에 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다. 먼저, 어떤 번호 감소 알고리즘을 사용할지 결정해야 합니다. 스파크는 다양한 알고리즘을 제공하므로, 사용자는 자신의 요구 사항에 맞는 가장 효과적인 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 또한, 데이터의 크기와 분포에 따라 번호 감소 작업의 성능이 달라질 수 있으므로, 사전에 충분한 데이터 분석을 수행하여 적합한 알고리즘을 선택해야 합니다.
번호 감소 작업은 스파크의 핵심 기능 중 하나이며, 대용량 데이터 분석 및 처리에 있어서 매우 중요한 역할을 합니다. 스파크를 사용하는 사용자들은 번호 감소 작업을 통해 데이터 처리 성능을 향상시킬 수 있으며, 알맞은 알고리즘을 선택함으로써 보다 효율적인 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 번호 감소 작업은 스파크를 활용하는 사용자들에게 꼭 필요한 기능 중 하나입니다.