coalesce和repartition--Transformation类算子 代码示例 ...
一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 .MapPartitions操作的优点: 如果是普通的map,比如一个partition中有 万条数据 ok,那么你的function要执行和计算 万次。 但是,使用MapPartitions操作之后,一个task仅仅会执行一次function,function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了,性能比较高。 . ...
2019-09-03 15:03 0 436 推荐指数:
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 ...
转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/6776fe93f754daf60d00d2cb509422a1.html foreach和foreachPartition--Action类算子 代码示例 ...
mapPartitions--Transformation类算子 代码示例 result mapPartitionsWithIndex--Transformation类算子 代码示例 ...
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 ...
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 ...
1、使用MapPartitions代替map 1.1 为什么要死使用MapPartitions代替map 普通的map,每条数据都会传入function中进行计算一次;而是用MapPartitions时,function会一次接受所有partition的数据出入到function ...
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 ...