スパークでデータパーティショニングとは何ですか？

データ分割は、データセットを複数の小さな分割に分割することで、並列処理や分散計算を可能にします。Sparkでは、データ分割はRDD（Resilient Distributed Dataset）内で行われ、通常、Sparkはデータソースの分割数に応じてRDDの分割数を決定します。データ分割により、Sparkジョブは複数のノードで並列に実行され、ジョブの実行効率が向上します。データ分割を制御することで、Sparkジョブのパフォーマンスとリソース利用率を最適化することができます。