coalesce和repartition--Transformation類算子 代碼示例 ...
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: www.jianshu.com p f bcd 作者:pcqlegend 鏈接:https: www.jians ...
2020-04-14 14:05 0 813 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 ...
repartition 和 partitionBy 都是對數據進行重新分區,默認都是使用 HashPartitioner,區別在於partitionBy 只能用於 PairRDD,但是當它們同時都用於 PairRDD時,結果卻不一樣: 不難發現,其實 partitionBy 的結果才是 ...
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 ...
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 ...
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 ...