Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Partitioning vs Bucketing | Interview Question | PySpark

Автор: pysparkpulse

Загружено: 2024-01-27

Просмотров: 4743

Описание:

Partitioning and bucketing are techniques used to optimize data storage and improve query performance in PySpark. The choice between them depends on the specific use case and the nature of the queries that will be executed on the data.

Sample Data:

date product amount region
01-01-2024 Product_0 0 Region_0
02-01-2024 Product_1 10 Region_1
03-01-2024 Product_2 20 Region_2
04-01-2024 Product_1 30 Region_0
05-01-2024 Product_4 40 Region_1
06-01-2024 Product_0 50 Region_2
07-01-2024 Product_1 60 Region_0
08-01-2024 Product_2 70 Region_1
09-01-2024 Product_2 80 Region_2
10-01-2024 Product_4 90 Region_0

Check out this video and do let me know your doubts we can connect on
linkedIn :   / priyam-jain-0946ab199  

PWC interview Question:
   • Question 11: PWC Interview Questions part ...  
   • Question 10: PWC Interview Questions | dat...  

Deloitte interview Question:
   • Question 9: Deloitte Interview Questions |...  

Do subscribe @pysparkpulse for more such Questions.

#pyspark #spark #bigdata #bigdataengineer #dataengineering #dataengineer #deloitte #pwc #mnc

Partitioning vs Bucketing | Interview Question | PySpark

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Spark memory management | OOM in executors | Interview questions #pyspark #interview

Spark memory management | OOM in executors | Interview questions #pyspark #interview

Partitioning vs Bucketing vs Clustering – What Every Data Engineer Must Know!

Partitioning vs Bucketing vs Clustering – What Every Data Engineer Must Know!

22. Оптимизация объединений в Spark и понимание группировки для более быстрых объединений | Объед...

22. Оптимизация объединений в Spark и понимание группировки для более быстрых объединений | Объед...

When Devs Should Start Localization | Alconost

When Devs Should Start Localization | Alconost

Apache Spark был сложным, пока я не изучил эти 30 концепций!

Apache Spark был сложным, пока я не изучил эти 30 концепций!

4 недавно заданных вопроса по программированию Pyspark | Интервью с Apache Spark

4 недавно заданных вопроса по программированию Pyspark | Интервью с Apache Spark

74. Databricks | Pyspark | Interview Question: Sort-Merge Join (SMJ)

74. Databricks | Pyspark | Interview Question: Sort-Merge Join (SMJ)

Partition vs bucketing | Spark and Hive Interview Question

Partition vs bucketing | Spark and Hive Interview Question

5. Настройка производительности PySpark | Разбиение на разделы и группировка в PySpark | Разбиени...

5. Настройка производительности PySpark | Разбиение на разделы и группировка в PySpark | Разбиени...

ЕДИНСТВЕННОЕ учебное пособие по PySpark, которое вам когда-либо понадобится.

ЕДИНСТВЕННОЕ учебное пособие по PySpark, которое вам когда-либо понадобится.

Data Caching in Apache Spark | Optimizing performance using Caching | When and when not to cache

Data Caching in Apache Spark | Optimizing performance using Caching | When and when not to cache

What is Medallion Architecture? Scalable Data Lakes | 2023

What is Medallion Architecture? Scalable Data Lakes | 2023

10 вопросов, которые недавно задавали на собеседовании в Pyspark | Интервью по большим данным

10 вопросов, которые недавно задавали на собеседовании в Pyspark | Интервью по большим данным

10 PySpark Product Based Interview Questions

10 PySpark Product Based Interview Questions

PySpark | Сессия 9 | Как Spark выполняет задание внутри себя | Этапы и задачи в Spark

PySpark | Сессия 9 | Как Spark выполняет задание внутри себя | Этапы и задачи в Spark

ETL AUTOMATION | BIG DATA AUTOMATION | PYTHON | PYSPARK | PYTEST

ETL AUTOMATION | BIG DATA AUTOMATION | PYTHON | PYSPARK | PYTEST

24 Fix Skewness and Spillage with Salting in Spark | Salting Technique | How to identify Skewness

24 Fix Skewness and Spillage with Salting in Spark | Salting Technique | How to identify Skewness

Shuffle Partition Spark Optimization: 10x Faster!

Shuffle Partition Spark Optimization: 10x Faster!

Вопрос для собеседования Spark | Сколько ядер процессора? | Сколько исполнителей? | Сколько памят...

Вопрос для собеседования Spark | Сколько ядер процессора? | Сколько исполнителей? | Сколько памят...

Хранилище данных против озера данных против хранилища данных | ETL, OLAP против OLTP

Хранилище данных против озера данных против хранилища данных | ETL, OLAP против OLTP

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com