[spark] coalesce() 和 repartition()的区别 coalesce(1)的主要作用是将数据合并到尽可能少的分区中,而repartition(1)则是将数据随机重分区为一个分区。这使得coalesce(1)相对而言更加高效,因为它减少了数据移动的次数,只需要在当前 Executor 上将所有分区的数据都收集到当前应用程序的单个 Executor 中。而repartiti...
一、coalesce算址的使用 使用coalesce算子,可以手动减少DataFrame的partition数量,并且不用触发shuffle,这也是coalesce跟repartition的区别。 repartition(numPartitions:Int):RDD[T] coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RDD[T] 以上为他们的定义,区别就是repartition一定会触发shuffle,而coalesce默认是不触发...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("Coalesce Example").getOrCreate()// 创建示例DataFramevaldata=Seq(1,2,3,4,5)valdf=spark.createDataFrame(data.map(Tuple1(_))).toDF("number")// 原始分区数println(s"原始分区数:${df.rdd.getNumPartitions}")// 使用...
Spark函数讲解：coalesce Spark 函数讲解：coalesce 函数原型 返回⼀个新的RDD ，且该RDD 的分区个数等于numPartitions 个数。如果shuffle 设置为true ，则会进⾏shuffle 。实例 从上⾯可以看出shuffle 为false 的时候并不进⾏shuffle 操作；⽽为true 的时候会进⾏shuffle 操作。RDD.partitions....
object SparkPartitionTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建应用程序入口SparkContext实例对象 val sc: SparkContext = { // 1.a 创建SparkConf对象,设置应用的配置信息 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf() .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")) ...
1. coalesce 函数start 对于Spark 算子使用,大家还是要经常翻看一下源码上的注释及理解一下spark 算子的源码实现逻辑,注释很多时候已经很清楚了讲了算子的应用场景及原理,比如本文要讲的关于coalesce函数的注释如下: /** * Return a new RDD that is reduced into `numPartitions` partitions. ...
读取2g大小的文件,做一些简单的处理并将保存结果,为了方便的下载我将结果数据分成2个分区,分区方式是.coalesce(2).saveAsTestFile(path)。 问题: Spark任务运行起来很慢,一个2g的文件居然跑了2.3个小时才跑完。为了充分利用并行化,我又在读file的时候对数据进行了分区 —— sc.textFile(path, ...
1. coalesce 函数start 对于Spark 算子使用,大家还是要经常翻看一下源码上的注释及理解一下spark 算子的源码实现逻辑,注释很多时候已经很清楚了讲了算子的应用场景及原理,比如本文要讲的关于coalesce函数的注释如下: 代码语言:javascript 复制 /** * Return a new RDD that is reduced into `numPartitions` partitio...
我知道可以运行以下命令: df = df.orderBy(["my_col"]).coalesce(1) 但是我不确定 Spark 是否会在分区折叠后保持顺序。 是吗? 如果是这样的话,第二个代码将是首选,因为排序将分布式执行,然后结果合并,但我担心它可能无法正确保存。 如果它被保留,这意味着两者是可交换的!apache...
根据《学习Spark》,请记住重新分区数据是一项相当昂贵的操作。Spark还有一个经过优化的repartition()版本,称为coalesce(),它允许避免数据移动,但前提是您减少了RDD分区的数量。 我得到的一个区别是,使用repartition() 可以增加/减少分区的数量,而使用coalesce()只能减少分区的数量。 如果分区分布在多台计算机上,并且...