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 ...
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...
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...
相比之下，Coalesce() 方法仅用于减少分区数量。它是一个更高效的版本，通过合并数据来降低分区之间的数据移动量。这种方法减少了数据在不同分区间移动的次数，优化了操作效率。对于 RDD 和 DataFrame 的具体操作，Repartition() 和 Coalesce() 的应用方式有所不同。RDD 的创建时可以指定分区数量，而 ...
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 this RDD. Internally, this uses * a shuffle to ...
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...
与用repartition(2)在读partition上有较大不同(串行依次读0-4号partition 做%2处理)。 实例: T表有10G数据 有100个partition 资源也为--executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 5。我们想要结果文件只有一个 如果用coalesce:sql(select * from T).coalesce(1)...
repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]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的简易实现，（假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）1）、N<M。一般情况下N个分区有数据分布不均匀的状况，利用...
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...