Spark源碼系列:RDD repartition、coalesce 對比
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 ...
原文：Spark源碼系列:DataFrame repartition、coalesce 對比
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 ，下面將對兩個方法比較 repartition repartition 有三個重載的函數： def reparti ...
2018-10-31 19:06 0 4538 推薦指數：
相關推薦
Spark SQL : DataFrame repartition、coalesce 對比
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 ...
Spark算子--coalesce和repartition
coalesce和repartition--Transformation類算子 代碼示例 ...
Spark筆記-repartition和coalesce
窄依賴、寬依賴以及stage的划分依據：https://www.cnblogs.com/itboys/p/6673046.html 參考： http://blog.csdn.net/u0126849 ...
Spark Rdd coalesce()方法和repartition()方法
的分區：分別是 coalesce()方法和repartition()。 這兩個方法有什么區別，看看 ...
spark partition 理解 / coalesce 與 repartition的區別
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 ...
Spark 算子調優：MapPartitions+coalesce+foreachPartition+repartition+reduceByKey詳解
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與Pandas中DataFrame對比
Pandas Spark 工作方式 單機single machine tool，沒有並行機制parallelism不支持Hadoop，處理大量數據有瓶頸 分布式並行計算框架，內建並行機制parallelism，所有 ...