Spark RDD中的coalesce缩减分区和repartition扩大分区

本文介绍了Spark中RDD的分区调整方法,包括使用coalesce减少分区数及repartition增加分区数。详细解析了两种方法的参数含义及其源码实现,帮助读者理解如何平衡任务负载,避免数据倾斜。

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Spark RDD中的coalesce缩减分区和repartition扩大分区

RDD是Spark中重要数据结构,在日常使用如果我们的分区内数量量很小,但是分区数量过大,这会导致Spark的task任务变多,加大资源的使用,另外,如果数据量过大,但是分区数少,excetor执行的任务少,但是每个task任务大,执行的耗时会提高,于是我们考虑一个合适的task任务来取适中的task。
通常我们会用coalesce 来缩减分区,用repartiton来扩大分区
coalesce源码如下:

def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null)
    : RDD[T] = withScope {
  if (shuffle) {
    /** Distributes elements evenly across output partitions, starting from a random partition. */
    val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {
      var position = (new Random(index)).nextInt(numPartitions)
      items.map { t =>
        // Note that the hash code of the key will just be the key itself. The HashPartitioner
        // will mod it with the number of total partitions.
        position = position + 1
        (position, t)
      }
    } : Iterator[(Int, T)]

    // include a shuffle step so that our upstream tasks are still distributed
    new CoalescedRDD(
      new ShuffledRDD[Int, T, T](mapPartitionsWithIndex(distributePartition),
      new HashPartitioner(numPartitions)),
      numPartitions).values
  } else {
    new CoalescedRDD(this, numPartitions)
  }
}
	

rePartition源码如下:

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
    coalesce(numPartitions, shuffle = true)
  }

在coalesce源码中,共有两个参数,其中第一个表示重分区后的分区数量,第二个表示是否执行shuffle过程
根据数量缩减分区,缩减分区,共有两个参数,
1.第一个参数是缩减后的分区数,
2.第二个表示是否执行shuffle过程(false表示表示不执行shuffle过程,true表示执行shuffle过程,默认是不执行shuffle过程)
3.如果不执行shuffle过程,那么分区之间的数据就是,分区之间的数据量是不一样的,几个分区直接并入剩下的分区中,可能产生数据倾斜,
4.如果执行shuffle过程,那么分区之间的数据量是一致的,不会产生数据倾斜
5.如果使用coalesce增大分区, 如果选择不用shuffle,那么分区是没有意义的,并且不会分区,也不会扩大分区,所以使用coalsece扩大分区,必须选择shuffle为true

reParition源码中,底层是通过coalesce来实现的,只不过是把shuffle默认成true,来实现重分区后数据均衡

### 通道算子的概念与使用 #### 什么是通道算子? 通道算子通常指的是在分布式计算框架中用于数据分区重分布的操作。它主要用于调整数据集的分区数量,从而优化并行处理性能。常见的通道算子有 `repartition` `coalesce`[^1]。 #### 使用场景 1. **负载均衡**:当某些分区的数据量过大或过小时,可以通过通道算子重新分配数据,使各分区之间的数据更加均匀。 2. **减少通信开销**:通过减少分区数,降低节点间的数据传输成本。 3. **提高并发性**:增加分区数可以提升任务的并行度,适用于大规模数据集的高效处理。 #### 语法示例 以下是两种常见通道算子的具体语法: ##### Repartition `repartition` 是一种全 shuffle 操作,会将数据完全重新分布到新的分区中。其语法如下: ```python rdd.repartition(numPartitions) ``` 其中 `numPartitions` 表示目标分区的数量。此方法适合于需要彻底打乱数据的情况。 ##### Coalesce `coalesce` 则是一种更轻量级的操作,默认情况下不会触发完整的 shuffle 过程。它的主要用途是缩减分区数目,同时尽可能保持局部性。语法如下: ```python rdd.coalesce(numPartitions, shuffle=False) ``` 参数说明: - `numPartitions`: 新的分区数量; - `shuffle`: 是否允许 shuffle,默认为 False。如果设为 True,则即使是在缩减分区的情况下也会发生 shuffle。 #### 示例代码 下面是一个简单的 Python 实现例子,展示如何利用 Spark 中的 `repartition` `coalesce` 来管理 RDD分区结构: ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "RepartitionExample") # 创建初始RDD data = list(range(10)) initial_rdd = sc.parallelize(data, 4) print(f"Initial partitions: {initial_rdd.getNumPartitions()}") # 输出原始分区数 # 增加分区数 (Full Shuffle) rep_rdd = initial_rdd.repartition(8) print(f"After repartition: {rep_rdd.getNumPartitions()}") # 输出新分区数 # 减少分区数 (No Full Shuffle by default) coal_rdd = rep_rdd.coalesce(2) print(f"After coalesce without shuffle: {coal_rdd.getNumPartitions()}") ``` #### 注意事项 尽管 `coalesce` 更节省资源,但在特定条件下仍可能引发 shuffle。因此,在实际应用时需权衡性能需求与内存消耗的关系。 ---
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