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 ...
repartition函数可以用来增加或减少分区,从而达到shuffle的目的,而coalesce函数只能用来减少分区的数量,而这些分区不能实现shuffle。 当一个非shuffle Repartition(coalesce)操作符有一个shuffle Repartition操作符的子级操作符时,如果父集操作符的numPartitions更大,则返回子级操作符: 如果shuffle Repartition的numPartition...
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...
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 举例来说:sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件,那么就有1w个partition ...
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...
coalesce和repartition的区别 coalesce重新分区,可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定 repartition实际上是调用的coalesce,默认是进行shuffle的
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 ...
repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现 不经过 shuffle,也就是coaleasce shuffle为false,是无法增加RDD的分区数的,比如你源RDD 100个分区,想要变成200个分区,只能使用repartition,也就是coaleasce shuffle为true。 如果上游为Partition个数为N,下游想要变成M个PartitionN > M , 比如N=100 M=60, 可以...