SparkSql 控制输出文件数量且大小均匀(distribute by rand())

@羲凡——只为了更好的活着

SparkSql 控制输出文件数量且大小均匀(distribute by rand())

Q:Spark如何控制文件你输出数量?
A:这个简单,用 coalesce或者repartitionnum=(1.0*(df.count())/7000000).ceil.toInt
Q:Spark让输出文件大小均匀?
A:在sparksql的查询最后加上distribute by rand()

本文重点:distribute by 关键字控制map输出结果的分发,相同字段的map输出会发到一个reduce节点处理,如果字段是rand()一个随机数,能能保证每个分区的数量基本一致

简单的demo如下
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DistributeByDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("InsertRepositoryNew")
      .master("local[*]")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
      //.config("hive.exec.reducers.bytes.per.reducer","1024000000")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "100")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val df = spark.sql(
      s"""
         |select id,name,age,insert_date
         |from testdata.staff
         |distribute by rand()
      """.stripMargin)
    val num = (1.0 * (df.count()) / 100).ceil.toInt
    df.coalesce(num).createOrReplaceTempView("res")
    spark.sql(
      """
        |insert overwrite table testdata.staff2 partition(insert_date)
        |select * from res
      """.stripMargin)
    spark.stop()
  }
}

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