Spark 重分区coalesce和repartition,合并小文件
来源:互联网 发布:知乎日本长寿 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 09:50
reparation(num)=coalesce(num, true)
源码包路径: org.apache.spark.rdd.RDD
coalesce函数:
返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖,例如:你将1000个分区转换成100个分区,这个过程不会发生shuffle,如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如果你想大幅度合并分区,例如合并成一个分区,这会导致你的计算在少数几个集群节点上计算(言外之意:并行度不够)。为了避免这种情况,你可以将第二个shuffle参数传递一个true,这样会在重新分区过程中多一步shuffle,这意味着上游的分区可以并行运行。
第二个参数shuffle=true,将会产生多于之前的分区数目,例如你有一个个数较少的分区,假如是100,调用coalesce(1000, shuffle = true)将会使用一个 HashPartitioner产生1000个分区分布在集群节点上。这个(对于提高并行度)是非常有用的。
repartition函数:
返回一个恰好有numPartitions个分区的RDD,可以增加或者减少此RDD的并行度。内部,这将使用shuffle重新分布数据,如果你减少分区数,考虑使用coalesce,这样可以避免执行shuffle
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