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。想了解更多精彩内容，快来关注尚硅谷教育
coalesce 与 repartition 他们两个都是RDD的分区进行重新划分,repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现(假设源RDD有N个分区,需要重新划分成M个分区) 1)如果N<M。一般情况下N个分区有数据分布不均匀的状况,利用HashPartitioner函数将数据重新分区为M个,这时需要将shuffle设置为true(repartition实现,coalesce也实...
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比coalesce更快。 在我的应用程序中,当我们估计的文件数量低于一定的阈值时,重新分区工作会更快。 if(numFiles > 20) df.coalesce(numFiles).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet(dest) else df.repartit...
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 使用现有的分区来最小化需要洗牌的数据量,而 repartition 则创建新分区并执行完整的洗牌操作。结果是,coalesce 生成的分区具有不同数量的数据(有时是非常不同的大小),而 repartition 生成的分区大致相等并且数据被均匀分布。 coalesce 或repartition 哪个更快? coalesce 运行速度...
我们常认为coalesce不产生shuffle会比repartition 产生shuffle效率高,而实际情况往往要根据具体问题具体分析,coalesce效率不一定高,有时还有大坑,大家要慎用。 coalesce 与 repartition 他们两个都是RDD的分区进行重新划分,repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现(假设源RDD有N个分区,需要重新划分成M个分区)1)如...
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...
2、coalesce()和repartition()的区别 coalesce():一般用来减少分区,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():一般用来增加分区,实际上是调用的coalesce,进行shuffle。源码如下: def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[...