coalesce和repartition--Transformation類算子 代碼示例 ...
一.算子調優之MapPartitions提升Map類操作性能 .MapPartitions操作的優點: 如果是普通的map,比如一個partition中有 萬條數據 ok,那么你的function要執行和計算 萬次。 但是,使用MapPartitions操作之后,一個task僅僅會執行一次function,function一次接收所有的partition數據。只要執行一次就可以了,性能比較高。 . ...
2019-09-03 15:03 0 436 推薦指數:
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 ...
轉載請標明出處http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/6776fe93f754daf60d00d2cb509422a1.html foreach和foreachPartition--Action類算子 代碼示例 ...
mapPartitions--Transformation類算子 代碼示例 result mapPartitionsWithIndex--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 ...
1、使用MapPartitions代替map 1.1 為什么要死使用MapPartitions代替map 普通的map,每條數據都會傳入function中進行計算一次;而是用MapPartitions時,function會一次接受所有partition的數據出入到function ...
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 ...