coalesce算子执行重新分区可以选择是否进行Shuffle过程。由Shuffle的参数决定，一般用于缩减分区。repartition算子实际上是调用的coalesce，进行Shuffle过程（源码如下），一般用于扩大分区。def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope { coalesce(numPartitions, shuffle ...
coalesce一般为缩减分区,如果扩大分区,不使用Shuffle是没有意义的,repartition用于扩大分区。
spark=SparkSession.builder \.appName("Coalesce Example")\.getOrCreate()# 创建数据帧并指定分区data=[(i,)foriinrange(1000)]df=spark.createDataFrame(data,["number"]).repartition(10)# 查看初始分区数量print(f"Initial partition count:{df.rdd.getNumPartitions()}")# 使用 coalesce 减少分区数df_...
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repartition(1)则需要进行大量的数据移动和 shuffle 操作...
请记住,对您的数据进行重新分区是一个相当昂贵的操作。还好,Spark还有一个名为coalesce()的repartition()的优化版本,它允许避免数据移动,但只有在减少RDD分区的数量的时候使用。 一、repartition和coalesce区别 1、coalesce操作只能减少分区,它是使用现有分区来减少shuffer的数据量,在一些具体的情况下,我发现repartition...
一、spark 分区 partition的理解 二、coalesce 与 repartition的区别(我们下面说的coalesce都默认shuffle参数为false的情况) 三、实例 四、总结 一、spark 分区 partition的理解 spark中是以vcore级别调度task 如果读取的是hdfs,那么有多少个block,就有多少个partition ...
coalesce和repartition都用于改变分区，coalesce用于缩小分区且不会进行shuffle，repartition用于增大分区(提供...
coalesce(numPartitions, shuffle =true) } 从源码可以看出,repartition()方法就是coalesce()方法shuffle为true的情况。 如果是减少分区数量建议采用coalesce(numPartitions, false)方法,这样可以避免shuffle导致数据混洗,从而提高效率!
repartition 和 coalesce 都是Transformation算子,都可以实现RDD的重新分区功能。 1. coalesce 1.1 源码 /** * Return a new RDD that is reduced into `numPartitions` partitions. * * This results in a narrow dependency, e.g. if you go from 1000 partitions ...
在SparkSQL中,对数据重新分区主要有两个方法 repartition 和 coalesce ,下面将对两个方法比较 repartition repartition 有三个重载的函数: def repartition(numPartitions: Int): DataFrame 1/**2* Returns a new [[DataFrame]] that has exactly `numPartitions` partitions.3* @group dfops4*@since1.3.05*...