spark coalesce

Spark中coalesce算子详解介绍 上一节我们使用到了 `filter` 这个算子来过滤RDD中的元素,有些极端情况下会导致某一分区中的数据全部被过滤,或者仅仅剩余几条数据,这时如果再将这些数据划到一个分区,不划算,这时我们就可以使用 `coalesce` 这个算子来缩减分区,减小任务调度成本。 阅读详情
 Cities, if unrestricted, tend to coalesce into bigger and bigger conurbations.
如果不加限制,城市往往会联合发展成越来越大的集合城市。
来自柯林斯例句
3. Gas bubbles coalesce to grow as they rise.
气泡在上升中聚集成长.
来自辞典例句
4. Particles do not coalesce with other particles.
颗粒之间互不聚合.
 coalesce,只能用于减少分区数量,而且可以选择不发生shuffle
 repartiton,可以增加分区,也可以减少分区,必须会发生shuffle,相当于是进行了一次重分区操作
object TypedOperation {

  case class Employee(name: String, age: Long, depId: Long, gender: String, salary: Long)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("astron")
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local")
      .appName("star")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._
    // DF->DS
    val demoDf = spark.read.json("d://employee.json")
    println(demoDf)
    //demoDf.printSchema()
    val demoDs = demoDf.as[Employee]
    println(demoDf.rdd.partitions.size)
    println(demoDs.rdd.partitions.size)
    //repartion
    val demoDf1 = demoDf.repartition(10)
    val demoDs1 = demoDs.repartition(10)
    println(demoDf1.rdd.partitions.size)
    println(demoDs1.rdd.partitions.size)

    //coalesce 跟预期不一致
    val demoDf2 = demoDf1.coalesce(10)
    val demoDs2 = demoDs1.coalesce(10)
    println(demoDf2.rdd.partitions.size)
    println(demoDs2.rdd.partitions.size)

  }

}
1
1
10
10
1
1
Spark coalesce算子 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。 阅读详情

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