谁能告诉我为什么dataset.repartition无效

最新推荐文章于 2025-04-28 22:28:35 发布
最新推荐文章于 2025-04-28 22:28:35 发布
阅读量1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43830339/article/details/90711894
博客提到当前Dataset只有一个分区，为提高并发度想设置多分区，但使用dataset.rdd.getNumPartitions查看分区数仍为1，反映了在提升Dataset分区并发度时遇到的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

dataset只有一个分区,所以我要多分区来提高并发度，但是dataset.rdd.getNumPartitions 还是1

在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
07-22 783
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》，这其中有一个关于SQL的重要模块：SparkSQL。 在实际的开发过程中，SQL化已经是数据领域的共识，大家疯狂的将大数据框架的易用性做到了最高，即使一个刚刚毕业的同学，只要有SQL基础就可以看懂甚至上手开发了。 那么我们有必要对SparkSQL这个模块进行一个全面的解析。我之前也写过一篇《Spark SQL重点知识总结》 SparkSQL的前世今生 Spark SQL的前身是Shark，它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop
RDD、DataFrame、Dataset的区别与联系（详细）
lukabruce的博客
07-09 2603
【转自：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html】在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如m...
spark中使用repartition没有效果
ClaireQi的博客
08-16 6228
在使用repartition()时出现下述问题： print(rdd.getNumPartitions()) rdd.repartition(100) print(rdd.getNumPartitions()) 两次打印的结果相同 产生上述问题的原因有两个： 首先 repartition()是惰性求值操作，需要执行一个action操作才可以使其执行。 其次，repartition()操作会...
189、Spark 2.0之Dataset开发详解-typed操作：coalesce、repartition
ZJ__ZFH的博客
02-11 954
coalesce和repartition操作,都是用来重新定义分区的 区别在于：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 代码 object TypedOperation { case class Employee(name: String, ag...
Spark SQL中DataSet函数操作
蔡政洁的博客
12-07 2110
目录一、DataSet中常见函数详解二、DataSet中untype详解三、DataSet中聚合函数详解四、DataSet中其他函数详解 一、DataSet中常见函数详解 （1）重分区函数：coalesce / repartition coalesce：只能用于减少分区的数据，而且可以选择不发生shuffle。 repartition：可以增加分区的数据，也可以减少分区的数据，必须会发生shuffle，相当于进行了一次重新分区操作。 （2）去重函数：distinct / dropDuplicates
sparksql运算调优纪事（三）——repartition数据倾斜处理
豪大大的博客
02-20 2879
版本 spark2.1.0 现象 继续上一章，利用effective_time字段进行重新分区导致了任务执行的倾斜 本章就要针对这个问题进行处理。 问题定位 首先看下repartition是如何进行重分区的。 由partitionExprs.map(_.expr)可以得知，代码根据列最终返回的key进行map分区，而根据接口注释，可以得知，该接口根据传入partitionExprs将数据重新进...
【Spark】（七）Spark partition 理解 / coalesce 与 repartition的区别
云祁QI
01-09 1486
文章目录一、spark 分区 partition的理解二、coalesce 与 repartition的区别（我们下面说的coalesce都默认shuffle参数为false的情况）三、实例四、总结 一、spark 分区 partition的理解 spark中是以vcore级别调度task 如果读取的是hdfs，那么有多少个block，就有多少个partition 举例来说：sparksql 要读...
Dataset基本操作、Column对象、缺失值处理
funK_91的博客
03-12 2801
DataSet(DataFrame)的基本操作 有类型操作 转换 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset import spark.implicits._ val ds = Seq("hello world", "hello spark").toDS() ds.flatMap( _.split(" ") ).show() map ...
RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作
weixin_54064771的博客
12-11 676
RDD 是Spark的核心抽象，即 弹性分布式数据集（residenta distributed dataset）。代表一个不可变，可分区，里面元素可并行计算的集合。其具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD以及调用 RDD操作进行求值。
掌握大数据领域Spark SQL的高级用法
最新发布
AI天才研究院
04-28 698
在大数据处理领域，Spark SQL已成为企业级数据平台的核心组件。随着数据规模从TB级向EB级跨越，传统SQL引擎在复杂查询响应、半结构化数据处理、跨数据源协同等场景下逐渐显现瓶颈。本文聚焦Spark SQL的高级用法核心架构（Catalyst优化器、Tungsten执行引擎）的深度解析复杂查询（窗口函数、分层查询、嵌套结构处理）的实现与优化性能调优（内存管理、数据倾斜解决、自适应查询执行）的工程实践数据湖集成（Delta Lake、Hudi）与实时分析的前沿应用。
spark任务，使用 repartition 对数据进行了重新分区，但任务输入数据大小仍存在不均衡
samoyan的博客,记录技术成长~
07-08 884
如果数据存在显著的倾斜，可以使用自定义分区器来更好地平衡数据。例如，可以使用hash# 添加一个分区键# 按分区键进行重新分区。
Spark SQL用UDF实现按列特征重分区 repatition
tianyeshiye
06-27 1228
转：https://cloud.tencent.com/developer/article/1371921 解决问题之前，要先了解一下Spark 原理，要想进行相同数据归类到相同分区，肯定要有产生shuffle步骤。 比如，F到G这个shuffle过程，那么如何决定数据到哪个分区去的呢？这就有一个分区器的概念，默认是hash分区器。 假如，我们能在分区这个地方着手的话肯定能实现我们的目标...
MapReduce中实现全局排序方法
YF_Li123的博客
09-09 2039
实现MapReduce全局排序有三种方法： 使用一个reduce实现全局排序 自定义分区函数实现全局排序 使用TotalOrderPartitoner进行全局排序 使用一个reduce实现全局排序 我们知道，MapReduce默认情况下只保证同一个分区中的key是有序的，不能保证全局有序。如果我们将所有的数据都用一个reduce来处理，就可以实现全局有序。 缺点：此方法的缺点也很明显，所有数据发送到一个reduce进行排序，不但不能充分利用集群的分布式资源，在数据量很大的情况...
第45课 Spark 2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等
大模型与Agent智能体
09-16 9837
第45课 Spark 2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等   package com.dt.spark200 import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ArrayBuffe
Spark 重分区函数：coalesce和repartition区别与实现，可以优化Spark程序性能
吟啸徐行
12-02 2万+
源码包路径： org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 方法注释： Return a new RDDthat is reduced into numPartitions partitions. This results in a narrowdependency, e.g. if you go from 1000 p
RDD.repartition
wqqGo的博客
08-29 1672
leafsRDD = labeledPointRDD.repartition(numPartitions) repartition： Coalesce bag into fewer partitions.合并到更少的部分 Examples： >>> b.repartition(5) # set to have 5 partitions ...
spark 大型项目实战(四十一):算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题
u012957549的博客
06-24 7955
并行度：之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。 1、spark.default.parallelism 2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用） 咱们的项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式，你的spark-submit脚本中，会指定你的application总共要启动多少个executo...
Spark 2.0 DataSet 各种操作 action操作 基本操作 typed untyped
chixushuchu的博客
12-28 2556
1、Action操作 employee数据表 {"name": "Leo", "age": 25, "de
Spark中repartition和coalesce的用法
热门推荐
u011981433的博客
11-25 3万+
小白一名，如果有错的地方希望大家指出。
pyspark.rdd.repartition
04-04
pyspark.rdd.repartition() is a method in PySpark that allows you to change the number of partitions in an RDD (Resilient Distributed Dataset). It shuffles the data across the partitions and creates ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值