在上一篇文章中 Spark源码系列:DataFrame repartition、coalesce 对比 对DataFrame的repartition、coalesce进行了对比,在这篇文章中,将会对RDD的repartition、coalesce进行对比。 RDD重新分区的手段 ...
在Spark开发中,有时为了更好的效率,特别是涉及到关联操作的时候,对数据进行重新分区操作可以提高程序运行效率 很多时候效率的提升远远高于重新分区的消耗,所以进行重新分区还是很有价值的 。在SparkSQL中,对数据重新分区主要有两个方法 repartition 和 coalesce ,下面将对两个方法比较 repartition repartition 有三个重载的函数: def reparti ...
2018-10-31 19:06 0 4538 推荐指数:
在上一篇文章中 Spark源码系列:DataFrame repartition、coalesce 对比 对DataFrame的repartition、coalesce进行了对比,在这篇文章中,将会对RDD的repartition、coalesce进行对比。 RDD重新分区的手段 ...
repartition repartition 有三个重载的函数: 1) def repartition(numPartitions: Int): DataFrame 此方法返回一个新的[[DataFrame]],该[[DataFrame]]具有确切 ...
coalesce和repartition--Transformation类算子 代码示例 ...
窄依赖、宽依赖以及stage的划分依据:https://www.cnblogs.com/itboys/p/6673046.html 参考: http://blog.csdn.net/u0126849 ...
的分区:分别是 coalesce()方法和repartition()。 这两个方法有什么区别,看看 ...
一.spark 分区 partition的理解: spark中是以vcore级别调度task的。 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) 我们还拿上面的例子说: PS: 三.实例 ...
一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 1.MapPartitions操作的优点: 如果是普通的map,比如一个partition中有1万条数据;ok,那么你的functio ...
Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool,没有并行机制parallelism不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈 分布式并行计算框架,内建并行机制parallelism,所有 ...