repartition

Spark 重分区函数：coalesce和repartition区别

coalesce函数：方法注释：返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，相反如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。然而如果你想大幅度合并分区，例如合并成一个分区，这会导致你的计算在少数几个集群节点上计算（言外之意：并行度不够）。为了避免这种情况，你可以将第二个sh
scottzcw·2021-04-30 04:48

Hive Archive合并文件归档，减少小文件数量(推荐)

那么对于小文件多的问题，有以下处理方法：1.输出时减少reduce的数量；但可能会导致job运行变慢2.使用Spark重新读取小文件，修改分区并写入，这里不建议使用repartition()，推荐使用coalesce
张行之·2020-09-16 06:20

Spark中的 转换操作、转换算子

homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html文章目录转换操作简介转换算子举例==map、flatMap、distinct====coalesce和repartition
Geek白先生·2020-09-15 21:06

spark性能优化之数据倾斜

（dataskew）的位置及发生数据倾斜时的现象通常会发生数据倾斜的常用方法有：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition
卡奥斯道·2020-09-15 14:42

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第六节 Spark编程模型（三)

RDDtransformation（续)（1）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)repartitionAndSortWithinPartitions函数是repartition
zhouzhihubeyond·2020-09-15 02:38

spark 数据框转 pandas 数据框 分布式

(rdds):return[pd.DataFrame(list(rdds))]deftopas(df,n_partitions=None):ifn_partitionsisnotNone:df=df.repartition
我是女孩·2020-09-12 20:04

Spark 中的shuffle解读以及repartition和coalesce介绍以及使用场景

1shuffle操作官网描述Spark中的某些操作会触发称为shuffle的事件。随机播放是Spark的重新分配数据的机制，因此它可以跨分区进行不同的分组。这通常涉及跨执行程序和机器复制数据，使得混洗成为复杂且昂贵的操作。2背景为了理解在shuffle期间发生的事情，我们可以考虑reduceByKey操作的示例。reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合成一个元组-键和
爆发的~小宇宙·2020-09-11 18:13

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

A：这个简单，用coalesce或者repartition，num=(1.0*(df.count())/7000000).ceil.toIntQ：Spark让输出文件大小均匀？
羲凡丞相·2020-09-11 05:38

Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第六节 Spark编程模型（三)

RDDtransformation（续)（1）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)repartitionAndSortWithinPartitions函数是repartition
五柳-先生·2020-09-11 01:03

SparkSQL 中的 hint

目前支持的hint有三个：COALESCE、REPARTITION、BROADCAST，其中COALESCE、REPARTITION这两个是SparkSQL2.4开始支持。
stone-zhu·2020-09-11 00:06

脚本实现重新对一个磁盘分区格式化

fdisk-l2>/dev/null|grep'^Disk/dev/[sh]d[a-z]'|awk-F:'{print$1}'|cut-d''-f2|awk-F'/''{print$3}'|tr'\n''')repartition
红莲之殇·2020-08-24 20:55

自定义SparkSql语法的一般步骤

Hive中parquet格式表的数据文件可能会包含大量碎片文件(每次执行insert时都会产生独立的parquet文件)，碎文件过多会影响hdfs读写效率，对表中的文件合并的一般步骤是通过对rdd做repartition
RacingHeart·2020-08-24 16:46

Spark性能调优-----算子调优（四）repartition解决SparkSQL低并行度问题

常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于SparkSQL是不生效的，用户设置的并行度只对于SparkSQL以外的所有Spark的stage生效。SparkSQL的并行度不允许用户自己指定，SparkSQL自己会默认根据hive表对应的HDFS文件的split个数自动设置SparkSQL所在的那个stage的并行度，用户自己通spark.default.parallelism
weidajiangjiang·2020-08-22 19:04

【原创】大叔问题定位分享（12）Spark保存文本类型文件（text、csv、json等）到hdfs时为什么是压缩格式的...

问题重现rdd.repartition(1).write.csv(outPath)写文件之后发现文件是压缩过的write时首先会获取hadoopConf，然后从中获取是否压缩以及压缩格式org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSourcedefwrite
weixin_30216561·2020-08-22 19:34

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

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.parallelism2、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executor，100个
CXHC·2020-08-22 18:00

Spark中job的划分

当遇到了宽依赖就会产生一个新的阶段我们再多增加一条repartition(宽依赖)再次查看多了一个stage总结job：一个应用中，每碰到一个action，就会起一个job一个应用可以有多个jobstage
Knight_AL·2020-08-22 18:30

spark算子调优 使用repartition解决Spark SQL降低并行度的性能问题

设置的并行度，在哪些情况下会生效？哪些情况下不会生效？如果你压根没有使用sparkSQL（DataFrame）,那么你整个sparkapplication默认所偶stage的并行度都是你设置的那个参数，（除非你使用coalesce算子缩减过partition数量）问题来了，用sparksql的那个stage的并行度，你没法自己指定，sparksql自己会默认根据hive表对应的hdfs文件的blo
mn_kw·2020-08-22 17:24

spark常用函数比较

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>算法分类：转换(transformation)和执行(action)查看算子使用democoalesce&repartition&partitionByreparation
weixin_34319817·2020-08-22 04:19

RDD总结

aggregateByKey将相同的key进行聚合cartesian笛卡尔积checkpoint检查点coalesce,repartition重新分区，其中repartiti
443441968·2020-08-21 21:10

SQL优化：使用distribute by 防止数据倾斜

场景数据倾斜是大数据中很常见的一个现象，一般针对数据倾斜我们都会对数据进行加盐或者repartition等等distributebyrand()distributeby：用来控制map输出结果的分发，即
光脚虾·2020-08-18 12:35

Spark-Core(四) - Shuffle剖析&&ByKey算子解析&&Spark中的监控&&广播变量、累加器

一、Spark-Core（三）回顾1.1、Sparkonyarn的运行方式二、Shuffle的剖析2.1、2.1、IDEA下使用repartition和coalesce对用户进行分组2.2、coalesce
Spark on yarn·2020-08-18 10:30

RDD.repartition

leafsRDD=labeledPointRDD.repartition(numPartitions)repartition：Coalescebagintofewerpartitions.合并到更少的部分
wqq奋斗的小鸟·2020-08-14 12:40

spark分区

spark重分区算子repartition和partitionBy都是对数据进行重新分区，默认都是使用HashPartitioner，区别在于partitionBy只能用于PairRdd，但是当它们同时都用于
蜗牛.~·2020-08-14 12:17

RDD基本转换coalesce、repartition

coalescedefcoalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false)(implicitord:Ordering[T]=null):RDD[T]该函数用于将RDD进行重分区，使用HashPartitioner。第一个参数为重分区的数目，第二个为是否进行shuffle，默认为false;以下面的例子来看：scala>vardata=sc.textFi
tugangkai·2020-08-14 11:22

【spark】七 DataFrame的repartition、partitionBy、coalesce区别

环境：spark2…3.1python2.7问题：发现sparkDataFrame.write无论format(“csv”).save(hdfsPath)中是csv、parquet、json，或者使用write.csv()write.json()保存之后都是一个目录，下面生成很多个文件，只有设置分区为一个时，才能在目录下只有一个.success文件和一个分区数据文件（即小文件数据文件个数与分区个数
百物易用是苏生·2020-08-10 01:34

SparkStreaming算子

SparkStreaming算子分为两类：transformation算子和outputOperator算子transformation算子：flatMap、count、mapToPair、map、countByValue、repartition
Aying_seeya·2020-08-08 10:13

Spark学习总结——补充算子、资源调度源码分析、任务调度源码分析、提交参数详解

repartition增加或减少分区。会产生shuffle。
System_FFF·2020-08-05 17:44

scala spark dataframe 按不同日期写入不同的csv文件

日期字段date_样例数据如下：2020-5-1023:34:282020-12-923:34:282020-5-13:34:28解决思路：使用算子repartition(partitionExprs:
rookie_bigdata·2020-08-04 12:33

spark重分区算子repartition和coalesce解析

在spark中，有时候我们觉得task并行度太小，就想着提高其并行度。首先，先说一下有多少种增加分区提高并行度的方法：1，textFile(path,numPartion=partitionNum)2，增加hdfs上的block数3，reduceByKeygroupByKeyshuffle算子可以指定返回的RDD的分区数，如reduceByKey(+,10)4，重分区coalescereparti
奔跑的乌班·2020-08-04 02:42

spark中repartition和partitionBy的区别

今天来介绍一下spark中两个常用的重分区算子,repartition和partitionBy都是对数据进行重新分区，默认都是使用HashPartitioner，区别在于partitionBy只能用于PairRdd
JasonLee'blog·2020-08-03 08:44

scala中reducebykey使用时的坑

先上代码defartList(dataFrame:DataFrame)={//dataFrame.repartition(80)//创建变量//处理数据valartData:RDD[(String,util.List
大鹏_大数据·2020-08-03 07:27

spark.DataFrane分布式转pandas.dataframe

(rdds):return[pd.DataFrame(list(rdds))]deftopas(df,n_partitions=None):ifn_partitionsisnotNone:df=df.repartition
htbeker·2020-07-11 07:28

Spark重新分区—repartition和coalesce的用法

转载链接：http://blog.csdn.net/u011981433/article/details/50035851重分区函数：repartition(numPartitions:Int):RDD
午夜阳光psb·2020-07-10 05:46

spark 处理小文件问题

coalesce与repartition解决小文件问题repartition(numPartitions:Int)返回numPartitions分区个数的新RDD(或DataFrame)。
wjl7813·2020-07-09 00:01

【Spark Java API】Transformation(4)—coalesce、repartition

coalesce官方文档描述：ReturnanewRDDthatisreducedinto`numPartitions`partitions.函数原型：defcoalesce(numPartitions:Int):JavaRDD[T]defcoalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean):JavaRDD[T]源码分析：defcoalesce(numPartit
小飞_侠_kobe·2020-07-08 20:49

coalesce 与 repartition的用法与区别

它们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现先看coalesce：/***ReturnanewRDDthatisreducedinto
融于自然·2020-07-08 18:57

coalease 和 repartition的区别

coalesce英文翻译是联合合并defcoalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false)(implicitord:Ordering[T]=null):RDD[T]=withScope官方解释：返回一个被reduce成numPartitions(入参是numPartitions)数量的partition的新的RDD这将生成一个窄依赖。举个例子，如果你
pcqlegend·2020-07-07 21:00

Spark性能调优

算子级别的优化：coalesce和repartition都能增加或减少分区的数量，repartition会发生shuffle1、浪费资源、数据倾斜：filter+coalesce（+repartition
Star-Technology·2020-07-06 11:18

树莓派3安装centos7扩容SD卡

查看根目录隐藏文件发现...rootfs-repartition[root@centos-rpi3/]#ls-a/..readaheadbindevhomelost+foundmntprocrunsrvtmpvar
followme163·2020-07-05 19:48

Apache Doris使用经验

1.建表时一定要根据数据量，以及查询时间跨度合理分区，且尽量不要使用无分区模式（Createtable时如果不分区会默认生成一个分区，且无法repartition）。
航@源·2020-07-02 08:50

spark报错OutOfMemory

最近在使用spark进行分析的时候几千万的数据量感觉不多但是跑起来非常慢内存溢出OutOfMemory1.然后在有使用map的地方在map之前进行分区repartition2.join会有shuffle
kelovemn·2020-07-01 02:47

Spark--数据倾斜解决方案

针对不同的倾斜类型采用不同解决方案数据倾斜解决方案上分为：缓解数据倾斜和彻底解决数据倾斜1.数据倾斜表现形势导致数据倾斜的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition
李小李的路·2020-06-30 20:26

Spark RDD coalesce()方法和repartition()方法

有这两种方法是可以重设RDD分区：分别是coalesce()方法和repartition()。这两个方法有什么区别，看看源码就知道了：de
就问你吃不吃药·2020-06-30 14:16

Spark中repartition和coalesce的区别和用法

目录：一.区别二.使用三.总结一.区别repartition(numPartitions:Int):RDD[T]coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false
yjgithub·2020-06-30 08:47

Spark性能优化(一)

解决：使用repartition去减少RDD中的partition数量。
尘世中一介迷途小码农·2020-06-29 17:32

Spark算子调优—基本的算子调优

Spark常见RDD算子调优算子调优一：mapPartitions算子调优二：foreachPartition优化数据库操作算子调优三：filter与coalesce的配合使用算子调优四：repartition
sixgold·2020-06-29 03:20

Spark小文件合并

2.解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法valrdd2=rdd1.coalesce(8,true)（tr
一直青蛙·2020-06-28 20:45

Spark中repartition和coalesce的用法

repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]他们两个都是RDD
Vampire_Struggle·2020-06-27 02:05

解惑:这个SPARK任务是数据倾斜了吗？

健身前后对比健身回来的路上，看到微信群里聊技术，一群有问了一个神奇的问题，具体可以看如下截图：哥们给出的结论是repartition导致的数据倾斜，我给他详细的回复了说明了不是数据倾斜。
大数据星球-浪尖·2020-06-26 05:30

spark reparation和coalesce

repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]他们两个都是RDD
九指码农·2020-06-24 23:25
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