728x90 아파치 스파크1 [Spark] Spark Partitioning Spark의 Partitioning이란? 스파크의 각 RDD는 서로 다른 노드들에서 연산이 가능하도록 여러 개의 Partition으로 나눌 수 있습니다. Partitioning 사용 이유 왜 파티셔닝을 진행하는 걸까요? 그 이유는 파티션의 크기와 수를 조정하고 배치 방법을 설정하여 RDD의 구조를 제어가 가능하기 때문입니다. RDD의 데이터를 여러 파티션에 나누게 되는데 모든 Pair RDD에 대해 파티셔닝이 가능합니다. 여기서 PairRDD 란 키, 값 쌍을 가지고 있는 RDD를 의미하며 PairRDD도 일반 RDD에 지원하는 함수를 사용할 수 있습니다. 파티셔닝은 RDD가 한 번만 스캐닝된다면 의미가 없으며 join 같은 키 중심의 연산에서 데이터가 여러 번 재활용될 때 의미가 있습니다. Partit.. 2022. 12. 11. 이전 1 다음 728x90