Ковш SPARK

Если я правильно понимаю, нельзя использовать встраиваемое ведро, а затем напрямую использовать этот эффект;
- скорее, нужно сначала записать сегменты и снова прочитать их - если источник / цель еще не разделен на сегменты.

Кажется странным в образе мышления SPARK. Или я ошибся?

Не могли бы вы рассказать подробнее?

— 02.08.2018 21:54

jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-spark-sql/…

— 02.08.2018 22:06

apache-spark

02.08.2018 21:01

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

148

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Spark Bucketing - это дисковый эквивалент разбиения на разделы (оба организуют данные с использованием определенного ключа и хеш-разбиения) - если вы хотите «встроить» процесс, просто repartition ваш Dataset