coalesce和repartition--Transformation类算子 代码示例 ...
spark repartition 问题描述:streaming 消费多个topic,但是不同topic的每个分区的数据量差距很大,一个数量级以上。导致每个task消费的数据量不一样,造成严重的数据倾斜。所以需要进行一次repartition使得处理起来比较均匀。 转自 :https: www.jianshu.com p f bcd 作者:pcqlegend 链接:https: www.jians ...
2020-04-14 14:05 0 813 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 ...
repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区,默认都是使用 HashPartitioner,区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD,但是当它们同时都用于 PairRDD时,结果却不一样: 不难发现,其实 partitionBy 的结果才是 ...
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 ...
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 ...
在Spark的Rdd中,Rdd是分区的。 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区。或者需要把Rdd的分区数量调大。还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量。 有两种方法是可以重设Rdd ...
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 ...