[Spark基础]-- spark并行度和partion联系

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本文探讨了如何提高Spark并行度，包括通过reduce参数、partitionBy和设置SparkContext.textFile的num参数。并行度受partition、节点数量、CPU核心数等因素影响。深入讲解了File、Block、Split、Task、Partition、RDD等概念及其相互关系，指出InputSplit与Task一对一，Task并发度等于Executor数乘以每个Executor的核数。在数据读取阶段，partition数目基于InputSplit，Map阶段保持不变，Reduce阶段如repartition操作可改变分区数。

一、问题

1、怎样提高并行度？

几种方式：(1)reduce时，输入参数(int)   (2)partitionBy()输入分区数  (3)SparkContext.textFile(path,num)

2、什么情况下需要提高并行度？

(1).partition的个数是split size决定的，spark的底层还是用的hadoop的fileformat，当你制定了一个可以切分的format，他就会按照splitsize去切partition，这个决定了任务会被分成多少份。

(2).节点个数跟cpu的核数决定了你能起多少实例，就是资源池。

(3).如果你partition的数量多，能起实例的资源也多，那自然并发度就多，如果你partition数量少，资源很多，它也不会有很多并发，如果你partition的数量很多，但是资源少，那么并发也不大，他会算完一批再继续起下一批

 

 

二、几个概念和关系

Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系


输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为

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Spark的RDD（弹性分布式数据集）在进行操作时，会根据其分区（partition）的并行度来进行。合适的分区数对于Spark作业的性能至关重要。过多或过少的分区数都可能导致性能问题。 1. 分区数过多：可能会导致每个分区处理的数据量小，这样就增加了任务调度开销，因为Spark需要在集群中的各个节点之间调度大量的任务。 2. 分区数过少：会导致分区内的数据量过大，处理起来耗时，而且可能无法充分利用集群中的所有计算资源。 对于如何设置Spark的分区数，可以考虑以下几个方面： - 资源：集群中的总核心数和可用内存。分区数可以设置为集群中可用核心数的2-3倍。 - 数据量：数据集的大小也会影响分区数的选择。如果数据量很大，可能需要更多的分区来并行处理。 - 操作类型：不同的操作可能需要不同的分区策略。例如，join操作可能需要更多的分区来减少每个分区中的数据量，从而提高效率。 通常情况下，Spark会根据集群的配置和数据源来自动确定分区数，但用户也可以通过`repartition`或`coalesce`方法来自定义分区数。 例如，如果你有一个RDD，想要将其分区数设置为100，可以使用以下代码： ```python rdd = some_rdd.repartition(100) ``` 或者，如果你想要减少分区数，可以使用`coalesce`方法： ```python rdd = some_rdd.coalesce(50) ``` 请注意，`coalesce`用于减少分区数时效率更高，但如果是增加分区数，应使用`repartition`方法。
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