repartition算子内部其实执行的是coalesce操作，Shuffle的默认值为true。无论是将分区数多的RDD转换为分区数少的RDD，还是将分区数少的RDD转换为分区数多的RDD，repartition操作都可以完成，因为无论如何都会经过Shuffle过程。需求说明 创建一个3个分区的RDD，对其重新分区。object value09_repartition { def main(args...
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...
2.coalesce默认不开启shuffle coalesce 在spark中的源码:def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false, partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty) (implicit ord: Ordering[T] = null) def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean =false, partitionCoalescer: Option[Part...
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,并且运行coalesce(),那么它如何避免数据移动? - Praveen Sripati...
我们使用reparation呢,还是coalesce。所以我们得了解这两个算子的内在区别。 要知道,repartition是一个消耗比较昂贵的操作算子,Spark出了一个优化版的repartition叫做coalesce,它可以尽量避免数据迁移, 但是你只能减少RDD的partition. 举个例子,有如下数据节点分布: ...
Spark中repartition和coalesce的⽤法区别及源码分析 1.reparttion 实际就是强制shuffle的coalesce repartition 在spark中源码中实际执⾏的是: coalesce(numPartitions, shuffle = true)* Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions.* * Can increase or decrease the level of parallelism in ...
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...
我们使用reparation呢，还是coalesce。所以我们得了解这两个算子的内在区别。要知道，repartition是一个消耗比较昂贵的操作算子，Spark出了一个优化版的repartition叫做coalesce，它可以尽量避免数据迁移，但是你只能减少RDD的partition.举个例子，有如下数据节点分布：用coalesce，将partition减少到2个：注意，Node...
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 ...
他们同处在一个Stage中，就可能造成spark程序的并行度不够，从而影响性能，如果在M为1的时候，为了使coalesce之前的操作有更好的并行度，可以讲shuffle设置为true。总之：如果shuff为false时，如果传入的参数大于现有的分区数目，RDD的分区数不变，也就是说不经过shuffle，是无法将RDDde分区数变多的。