1sparksql优化之coalesce 一、coalesce算址的使用 使用coalesce算子,可以手动减少DataFrame的partition数量,并且不用触发shuffle,这也是coalesce跟repartition的区别。 repartition(numPartitions:Int):RDD[T] coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RDD[T] 以上为他们的定义,区别就是repartition一定会触发shuffle...
sparksql返回本周一 sql里coalesce返回类型 sql笔记总结 coalesce:用途 COALESCE是一个函数, (expression_1, expression_2, …,expression_n)依次参考各参数表达式,遇到非null值即停止并返回该值。如果所有的表达式都是空值,最终将返回一个空值。使用COALESCE在于大部分包含空值的表达式最终将返回空值。 current date:不...
scala> sql_file_result res10: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[1187] at rdd at <console>:29 scala> sql_file_result.first res11: org.apache.spark.sql.Row = [110000,北京市,110000,1,-911,2015-10-10 12:09:47,-911,2018-01-09 18:27:28,20181001...
得到的DataFrame是哈希分区的。 这与SQL (Hive QL)中的“distribution BY”操作相同。 回到导航 coalesce 1)coalesce(numPartitions: Int): DataFrame def coalesce(numPartitions: Int): DataFrame =withPlan { Repartition(numPartitions, shuffle=false, logicalPlan) } 返回一个新的[[DataFrame]],该[[DataFrame]...
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(v0,v1,v2):返回参数中的第一个非空值,若所有值均为null,则返回null。如coalesce(null,1,2)返回1 isnull(a):若a为null则返回true,否则返回false 字符串函数 length(string1):返回字符串长度 concat(string1,string2):返回拼接string1及string2后的字符串 ...
函数名: coalesce 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Coalesce 解释: coalesce(expr1, expr2, ...) - Returns the first non-null argument if exists. Otherwise, null. 返回第一个非空参数(如果存在)。否则为空。 函数名: collect_list 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.aggre...
coalesce(1)表示只写一个文件 save 表示目标文件夹的位置 hdfs格式:hdfs://hp1:8020/user/juzhen 本地格式: file:///tmp/ df3.coalesce(1).write.format("csv").options(header='true',inferschema='true').save("hdfs://hp1:8020/user/juzhen") ...
spark.sql.files.minPartitionNum spark.files.openCostInBytes 3),如果无法调整,建议在读取之后,直接写一个hint做repartition --混洗倾斜 解决方案: 1)调整并行,例如修改spark.sql.shuffle.partitions 2)两阶段聚合,例如聚合字段加上一个随机数,进行一个局部聚合 ...