Spark 算子之coalesce与repartition

最新推荐文章于 2025-11-03 08:35:53 发布
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#Spark coalesce #Spark 缩减分区算子 #Spark 扩大分区算子

本文介绍了Spark中的coalesce和repartition算子用于动态调整分区。coalesce用于缩减分区，减少资源开销，而repartition则用于扩大分区，提升并行处理能力。文中通过案例演示了这两个算子的使用方法及其效果。

前言

我们知道，Spark在执行任务的时候，可以并行执行，可以将数据分散到不同的分区进行处理，但是在实际使用过程中，比如在某些场景下，一开始数据量大，给的分区是4个，但是到了数据处理快结束的时候，希望分区缩减，减少资源开销，这就涉及到分区的动态调整，就要使用到Spark提供的coalesce与repartition这两个算子了；

coalesce

函数签名

def coalesce( numPartitions: Int , shuffle: Boolean = false ,
partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
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Spark coalesce算子
QYHuiiQ
10-25 878
出现这样的结果是因为，coalesce算子默认不会打乱原来分区内的数据，即不会拆散原来某个分区内的数据重新组合，这样也就会可能导致数据倾斜，所以我们可以加上第二个参数设置为true，来表示在缩减分区时允许数据重新组合（是否shuffle）来实现数据均衡。好像并没有像我们想的那样会将原来RDD中的前三个元素放在一个分区，后三个元素放在一个分区。原来RDD中的前两个元素被分到了一个分区，后两个元素被分到了一个分区。这样，缩减分区后的数据相对来讲就不会出现不平衡的情况。
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11-03 573
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tianqin_9169的博客
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此心安处是吾乡
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Intro 常用的重分区操作，简单记录下 coalesce 根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本 默认情况下，不shuffle 即增加分区数，没有变化 减少分区数，会把该分区数据增加到其他分区中，原有分区数据保持不变 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.rd
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最近使用spark中遇到了重分区的问题，本文对下面三篇文章内容按照自己逻辑进行整理，mark下！！ https://www.cnblogs.com/fillPv/p/5392186.html https://blog.youkuaiyun.com/do_yourself_go_on/article/details/74315834 https://blog.youkuaiyun.com/u011981433/art...
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