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Spark repartition和coalesce的區別

來源:千鋒教育
發布人:syq
時間: 2022-08-12 10:28:21 1660271301

  repartition只是coalesce接口中shuffle為true的實現

  不經過 shuffle,也就是coaleasce shuffle為false,是無法增加RDD的分區數的,比如你源RDD 100個分區,想要變成200個分區,只能使用repartition,也就是coaleasce shuffle為true。

Spark repartition和coalesce的區別

  如果上游為Partition個數為N,下游想要變成M個Partition

  N > M , 比如N=100 M=60, 可以使用coaleasce shuffle為false。但是如果N遠大于M,比如N=100, M=1, 分區有一個激烈的變化時,此時如果用coalesce就只有一個task處理數據,資源利用不夠,Executor空跑,這時repartition是一個比較好的選擇,雖然有shuffle但是和只有1個Task處理任務比起來效率還是較高。 N < M , coaleasce shuffle為false 不能增加分區,只能用repartition

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