RepartitionByExpression(partitionExprs.map(_.expr), logicalPlan, numPartitions=None) } 此方法返回一个新的[[DataFrame]]分区,它由保留现有分区数量的给定分区表达式划分,分区数量由 spark.sql.shuffle.partition 决定。得到的DataFrame是哈希分区的
3. 编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据 (1)在MySQL数据库中新建数据库sparktest,再创建表employee,包含如表5-2所示的两行数据。 表5-2 employee表原有数据 create database sparktest; use sparktest; create table employee (id int(4),name char(10),gender char(4),age int(4)); insert employee va...
spark sql查询数据量大 要repartition吗 sql快速查询大量数据,1.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。3.应尽量避免在where子句
spark.sql.files.minPartitionNumspark.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 3)挑出有倾斜的key单独处理 4)开启AQE 4,执行...
Repartition时有部分Partition没数据问题 在repartition操作时,分块数“spark.sql.shuffle.partitions”设置为4500,repartition用到的key列中有超过4000个的不同key值。期望不同key对应的数据能分到不同的partition,实际上却只有2000个partition里有数据,不同key对应的数据也被分到相同的partition里。 回答 这是正常...
当时没截图）结论 跑离线任务时我们可以合理控制分区数来提高效率，可以将分区数设置为executor一共申请vcore数的2倍或3倍。Spak Sql当中改变分区的方式有repartition、coalesce算子和spark.sql.shuffle.partitions参数，并且分区和task是同一个东西，一个分区对应一个文件。想了解更多精彩内容，快来关注尚硅谷教育 ...
分区处理:通过repartition()方法增加数据集的分区数,提高并行处理效率。 2. 使用dropDuplicates方法 dropDuplicates是DataFrame的一个方法,用于去除指定列上的重复记录。相比DISTINCT,dropDuplicates更加灵活,可以指定去重的列。例如,去除user_table中基于user_id的重复记录: val distinctDF = user_table.dropDuplicates(Seq...
Repartition(Column[]) 使用spark.sql.shuffle.partitions做為分割區數目,傳回由指定資料分割運算式分割的新DataFrame資料分割。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameRepartition(paramsMicrosoft.Spark.Sql.Column[] partitionExprs); 參數 partitionExprs Column[] ...
开启spark.sql.auto.repartition=true 自动重新分区 (每个stage[阶段]运行时分区并不尽相同,使用此配置可优化计算后分区数,避免分区数过大导致单个分区数据量过少,每个task运算分区数据时时间过短,从而导致task频繁调度消耗过多时间) 设置spark.sql.shuffle.partitions=400 提高shuffle并行度 (shuffle read task的并行...
1. repartition和coalesce 这两个方法都可以用在对数据的重新分区中,其中repartition是一个代价很大的操作,它会将所有的数据进行一次shuffle,然后重新分区。 如果你仅仅只是想减少分区数,从而达到减少碎片任务或者碎片数据的目的。使用coalesce就可以实现,该操作默认不会进行shuffle。其实repartition只是coalesce的shuffle版本...