数据分区是将数据集划分成多个较小的分区,以便并行处理和分布式计算。在Spark中,数据分区是在RDD(弹性分布式数据集)中进行的,默认情况下,Spark会根据数据源的分区数来确定RDD的分区数。数据分区可以使Spark作业在集群中的多个节点之间并行执行,提高作业的执行效率。通过控制数据分区,可以优化Spark作业的性能和资源利用率。
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数据分区是将数据集划分成多个较小的分区,以便并行处理和分布式计算。在Spark中,数据分区是在RDD(弹性分布式数据集)中进行的,默认情况下,Spark会根据数据源的分区数来确定RDD的分区数。数据分区可以使Spark作业在集群中的多个节点之间并行执行,提高作业的执行效率。通过控制数据分区,可以优化Spark作业的性能和资源利用率。
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