如何评估RDD和DataFrame的大小

前言

为了更好地配置资源和优化性能，Spark程序通常需要预估数据量的大小。根据数据量的大小，可以确定要使用的集群大小、内存分配和任务并行度等参数。此外，预估数据量的大小还有助于确定合适的数据存储方案，例如选择合适的数据分区和文件格式。因此，了解数据量的大小可以帮助优化Spark程序的执行效率和资源利用率。

使用场景

1. 缓存方式：计算出RDD/DataFrame的大小，有助于在设置缓存的时候，确定究竟选择内存还是磁盘。
2. 性能优化：在做数据join操作的时候，如果有一大一小的数据集，统计较小数据集的大小，可以确定是否可以将该数据集进行广播。
3. 分区个数：计算RDD/DataFrame的大小能够在我们往HDSF写数据的时候决定需要多少分区。比如一个DataFrame为1280MB，那么我们在写数据的时候，只需要创建10个分区就可以了。

方式一：使用现有库