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 ...
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重新分區的手段與DataFrame類似,有repartition coalesce兩個方法 repartition def repartit ...
2018-11-01 17:14 0 1065 推薦指數:
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 ...
在Spark的Rdd中,Rdd是分區的。 有時候需要重新設置Rdd的分區數量,比如Rdd的分區中,Rdd分區比較多,但是每個Rdd的數據量比較小,需要設置一個比較合理的分區。或者需要把Rdd的分區數量調大。還有就是通過設置一個Rdd的分區來達到設置生成的文件的數量。 有兩種方法是可以重設Rdd ...
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 ...
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/6673046.html 參考: http://blog.csdn.net/u0126849 ...
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 ...
關於RDD, 詳細可以參考Spark的論文, 下面看下源碼 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection ...
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 ...