spark-repartition对比向

最新推荐文章于 2025-06-17 05:41:08 发布
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本文通过实践对比，探讨了Spark作业中parallelize操作的执行顺序对stage划分的影响，指出无论parallelize操作的先后，最终结果受懒加载特性影响，保持一致。

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对比向 按照https://www.iteblog.com/archives/1695.html的内容实践,发现了不同之处

以下是我的spark作业情况

利哥解答: 

parallelize哪个先执行都无所谓的,两个不同就在于stage0和stage1交换了嘛,

感觉是因为懒加载的原因,哪个先action都无所谓的,

 

Spark中repartition算子详解介绍
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08-16 1379
上一节中我们介绍了如何使用 `coalesce` 这个算子来讲数据重新分区，不过该函数一般是用于缩减分区，不过也可以扩增分区，不过一般我们更习惯使用 `repartition` 这个算子来扩大分区，不过没有硬性要求，只不过个人喜好，不过 `repartition` 这个算子会默认执行 `shuffle` 操作。
【doris】应用篇（四）spark-doris-connector
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Spark repartition
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01-12 889
https://www.dazhuanlan.com/zara329308/topics/1405081 在 Spark 的 Scala 版本的Dataset API 文档中， 我们可以看到下列跟 repartition 有关的 API def repartition(numPartitions: Int): Dataset[T] def repartition(partitionExprs: Column*): Dataset[T] def repartition(numPartitions: Int,
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