coalesce和repartition--Transformation類算子 代碼示例 ...
窄依賴 寬依賴以及stage的划分依據:https: www.cnblogs.com itboys p .html 參考: http: blog.csdn.net u article details 參考: http: blog.csdn.net dax n article details 參考: http: blog.csdn.net qq article details repartition ...
2017-12-19 21:35 0 8511 推薦指數:
coalesce和repartition--Transformation類算子 代碼示例 ...
repartition repartition 有三個重載的函數: 1) def repartition(numPartitions: Int): DataFrame 此方法返回一個新的[[DataFrame]],該[[DataFrame]]具有確切 ...
在上一篇文章中 Spark源碼系列:DataFrame repartition、coalesce 對比 對DataFrame的repartition、coalesce進行了對比,在這篇文章中,將會對RDD的repartition、coalesce進行對比。 RDD重新分區的手段 ...
在Spark開發中,有時為了更好的效率,特別是涉及到關聯操作的時候,對數據進行重新分區操作可以提高程序運行效率(很多時候效率的提升遠遠高於重新分區的消耗,所以進行重新分區還是很有價值的)。在SparkSQL中,對數據重新分區主要有兩個方法 repartition 和 coalesce ,下面將對 ...
的分區:分別是 coalesce()方法和repartition()。 這兩個方法有什么區別,看看 ...
一.spark 分區 partition的理解: spark中是以vcore級別調度task的。 二.coalesce 與 repartition的區別(我們下面說的coalesce都默認shuffle參數為false的情況) 我們還拿上面的例子說: PS: 三.實例 ...
一.算子調優之MapPartitions提升Map類操作性能 1.MapPartitions操作的優點: 如果是普通的map,比如一個partition中有1萬條數據;ok,那么你的functio ...
spark-repartition 問題描述:streaming 消費多個topic,但是不同topic的每個分區的數據量差距很大,一個數量級以上。導致每個task消費的數據量不一樣,造成嚴重的數據傾斜。所以需要進行一次repartition使得處理起來比較均勻。 [ 轉自 : https ...