repartition 第3页

Spark学习-Coalesce()方法和rePartition()方法

最近使用spark中遇到了重分区的问题，本文对下面三篇文章内容按照自己逻辑进行整理，mark下！！https://www.cnblogs.com/fillPv/p/5392186.htmlhttps://blog.csdn.net/do_yourself_go_on/article/details/74315834https://blog.csdn.net/u011981433/article/d

lzq20115395·2020-06-24 11:51

Spark中两个可以改变分区的算子:repartition coalesce

两个可以改变分区的算子举例:repartition(10)=coalesce(10,true)参数:shuffle:数据是否重新分发。简单理解：一个分区的数据是否会被分配到多个分区中。

码动乾坤·2020-06-24 08:52

Spark Rdd coalesce()方法和repartition()方法

有两种方法是可以重设Rdd的分区：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：d

阿木的程序媛·2020-06-22 22:07

Spark RDD coalesce()方法和repartition()方法对比

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

chengpu9127·2020-06-22 21:33

189、Spark 2.0之Dataset开发详解-typed操作：coalesce、repartition

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shufflerepartiton，可以增加分区，也可以减少分区，

ZFH__ZJ·2020-06-22 09:03

Spark RDD系列----3. rdd.coalesce方法的作用

当spark程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过RDD.coalesce方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本，避免Shuffle导致，比RDD.repartition效率提高不少。

heayin123·2020-06-21 08:45

Spark（二十六）算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题

一、背景并行度：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，

文子轩·2020-04-11 04:16

4. Hadoop之旅——使用篇

newAPIHadoopFile完成数据输入，指定org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormatB.编程优化Spark程序几点优化repartition

zoyanhui·2020-04-03 16:26

Spark从入门到精通18：RDD常用高级算子介绍

前面章节介绍的都是一些RDD中常用的简单算子，本节就来介绍一些RDD中常用的高级算子，比如mapPartitionsWithIndex、aggregate：aggregateByKey、coalesce与repartition

金字塔下的小蜗牛·2020-04-02 09:14

小米平板刷lineage OS 14.1

下载Repartition_MI_Pad_1_2GB_zardMi3.zip。下载twrp-3.1.1-0-mocha.zip。下载line

StDe·2020-03-30 20:34

repartition 和 coalesce算子

下图是一个coalesce和repartition的对

0_9f3a·2020-03-16 21:58

spark算子1：repartitionAndSortWithinPartitions

效率高，这是由于它的排序是在shuffle过程中进行，一边shuffle，一边排序；具体见sparkshuffle的读操作；关于为什么比repartitionAndsortByKey效率高，首先简要分析repartition

糖哗啦·2020-03-11 00:49

spark中repartition与coalesce的区别

repartition和coalesce两个都是对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。

scott_alpha·2020-02-08 08:12

spark 调优实践

1、数据倾斜多个topic数据量不同，导致task执行时间差距很大，这个时候则需要重新进行repartition2、小batchprocess执行时间比大batch执行时间长原因在于小batch的数据量小

pcqlegend·2020-01-07 09:24

1sparksql优化之coalesce

一、coalesce算址的使用使用coalesce算子，可以手动减少DataFrame的partition数量，并且不用触发shuffle,这也是coalesce跟repartition的区别。

舞阳人的北京路·2019-12-12 12:21

Repartition和coalesce算子的区别 3.触发多次actions时，速度不一样 4. RDD的深入理解（错误例子，RDD数据是如何获取的）5 购物的相关计算

1.Spark执行流程知识补充：RDD的依赖关系RDD的依赖关系分为两类：窄依赖（NarrowDependency）和宽依赖(ShuffleDependency)（1）窄依赖窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用，意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的，子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行，不需要经过Shuffle阶段去重组数据窄依赖关系

一y样·2019-12-11 11:00

Spark 算子调优：MapPartitions+coalesce+foreachPartition+repartition+reduceByKey详解

一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能1.MapPartitions操作的优点：如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok，那么你的function要执行和计算1万次。但是，使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。2.Ma

Transkai·2019-09-03 15:00

spark coalesce和repartition的区别和使用场景

区别：repartition底层调用的是coalesce方法，默认shuffledefrepartition(numPartitions:Int)(implicitord:Ordering[T]=null

Alcesttt·2019-08-20 22:00

合并Spark SQL产生的小文件

解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法valrdd2=rdd1.coalesce(

夜古诚·2019-07-27 16:52

Spark transformation算子之coalesce&&repartition

coalescedefcoalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false,partitionCoalescer:Option[PartitionCoalescer]=Option.empty)(implicitord:Ordering[T]=null):RDD[T]一、功能介绍coalesce算子最基本的功能就是返回一个numPartitions个pa

Stitch_x·2019-05-17 17:56

spark写入hdfs文件小文件解决办法

我们在使用spark写入hdfs文件时，会经常由于partition的数目问题，导致最后保存在hdfs中时产生了很多小文件，之前也用过repartition的方法，但是会出现虽然会大量减少生成文件的数目

jiangmeng0606·2019-01-26 11:21

Spark 性能调优之 repartition解决spark sql低并行度问题

首先，还是抛出官网调优文档吧参考2.0版本http://spark.apache.org/docs/2.0.2/tuning.html#level-of-parallelism因此按照这个说明根据你的application的总cpucore数量（在spark-submit中可以指定，200个），自己手动设置spark.default.parallelism参数，指定为cpucore总数的2~3倍。

chixushuchu·2018-12-19 14:10

Spark数据倾斜解决方案一：聚合源数据

Spark数据倾斜问题大多数会发生在，程序中使用了产生Shuffle算子的操作，比如：reduceByKey，groupByKey，join，repartition，aggregateByKey等操作。

hipeer·2018-11-02 18:12

Spark源码系列:RDD repartition、coalesce 对比

在上一篇文章中Spark源码系列:DataFramerepartition、coalesce对比对DataFrame的repartition、coalesce进行了对比，在这篇文章中，将会对RDD的repartition

lillcol·2018-11-01 17:00

Spark源码系列:DataFrame repartition、coalesce 对比

在SparkSQL中，对数据重新分区主要有两个方法repartition和coalesce，下面将对两个方法比较repartitionrepartition有三个重载的函数：defrepartition

lillcol·2018-10-31 19:00

Spark 之重新设置分区的个数repartition()。

spark进行处理，很有可能在hdfs有多个block,spark就会默认有多少个分区，在经过我们自己的逻辑计算后，得到的最后的结果数据并不是很大，同时想把它输出为一个文件，同理相反想把她输出为多个文件，这时repartition

改变世界等我们·2018-08-13 17:42

Spark中repartition和coalesce的用法

在Spark的Rdd中，Rdd是分区的。有时候需要重新设置Rdd的分区数量，比如Rdd的分区中，Rdd分区比较多，但是每个Rdd的数据量比较小，每个任务计算的数据比较小时，计算速度有可能会变慢，因为处理的数据量小。但是任务的所需的调度时间会很多，所以需要设置一个比较合理的分区。或者需要把Rdd的分区数量调大或是调小。还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量。有两种方法是可以重设R

Smile_Laugh·2018-07-02 17:29

【菜鸟系列】spark常用算子总结（java）--union,intersection,coalesce,repartition,cartesian,distinct

/***union*合并*/JavaRDDrdd1=jsc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7),2);JavaRDDrdd2=jsc.parallelize(Arrays.asList(1,21,31,41,51,61,7),2);JavaRDDrdd3=rdd1.union(rdd2);//System.out.println(rdd3.collec

Java_Soldier·2018-06-08 16:10

repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]

转载自https://blog.csdn.net/u011981433/article/details/50035851repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce

独善其身_·2018-05-22 11:29

Spark中repartition和partitionBy的区别

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PairRdd

ImBetter·2018-04-17 21:36

Spark运用与注意

数据分布不均匀，导致task数据运行时间差异过大，此种情况可以对数据集JavaRDD进行rePartition，rePartition支持自定义的分区方式，从而将数据更好地分布到不同的task中，进行均匀计算

mike_servlet·2018-04-17 11:17

MapPartition一次oom问题解决

1、问题：每次跑到MapParititon就会停住看起来是repartition的问题，实际出问题的是之前的mapPartitionexecutor表现：出问题的代码：valprocess_data=data.mapPartitions

走一步·2017-09-13 12:20

spark结构化流--kafka

就像这种格式：kafka：0.10.2.0hdfs：2.7.3spark：2.2.0核心代码如下：repartition是由于生成文件数量过多，合理合并分区能减少。

Gilegamesh·2017-09-05 15:46

Spark对OOM问题的解决方法及优化

shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join，reduceByKey，repartition等操作。

bingo_liu·2017-03-09 14:36

spark streaming 中对DStream 的两个操作

output:transformationsoperations:map(func)对每一个元素执行func方法flatMap(func)类似map函数，但是可以map到0+个输出filter(func)过滤repartition

david_zhang228·2017-02-09 16:47

spark 输出结果压缩（gz）

如果不想往下看，可以直接看结果：maxCallRdd.repartition(3).saveAsTextFile(path,GzipCodec.class);恩，没错。

翔飞天宇·2017-01-23 11:55

Spark 重分区函数：coalesce和repartition区别与实现，可以优化Spark程序性能

源码包路径：org.apache.spark.rdd.RDDcoalesce函数：方法注释：ReturnanewRDDthatisreducedintonumPartitionspartitions.Thisresultsinanarrowdependency,e.g.ifyougofrom1000partitionsto100partitions,therewillnotbeashuffle,i

javartisan·2016-12-02 00:00

Spark算子选择策略

替代普通map3.使用foreachPartitions替代foreach4.使用filter之后进行coalesce操作5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition

chenjieit619·2016-12-01 14:43

第45课 Spark 2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等

第45课Spark2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等packagecom.dt.spark200importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportscala.collection.mutable.ArrayBufferobjectDataSet

段智华·2016-09-16 19:41

Spark把RDD数据保存到一个单个文件中

有网友给出建议，用rddx.repartition

AlexInML·2016-09-03 11:37

spark本地模式

spark-shell还可带参数，设置开启几个线程spark-shell--masterlocal[3]设置开启3个线程去跑任务spark调度repartition(1)设置reduce的个数，这里设置为

CottonDuke·2016-09-03 09:37

Spark Transformation —— repartition算子

scala>varrdd2=data.repartition(1)rdd2:org.apache.sp

搬砖小工053·2016-07-22 11:44

spark 修改分区（存储结果需要）

rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))# 查看分区数rdd1.partitions.length# 改成1个分区val rdd2 = rdd1.repartition

残阳飞雪·2016-04-18 10:00

Spark RDD系列----3. rdd.coalesce方法的作用

当spark程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 RDD.coalesce方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本，避免Shuffle导致，比RDD.repartition效率提高不少

u012684933·2016-03-31 18:00

spark-shell - 将结果保存成一个文件

SELECTuser_no,cust_id,oper_code FROMcui.operation_data_android WHEREuser_no<>'null'""").repartition

LightingCui·2016-01-27 15:00

[大牛翻译系列]Hadoop（1）MapReduce 连接：重分区连接（Repartition join）

4.1 连接（Join）连接是关系运算，可以用于合并关系（relation）。对于数据库中的表连接操作，可能已经广为人知了。在MapReduce中，连接可以用于合并两个或多个数据集。例如，用户基本信息和用户活动详情信息。用户基本信息来自于OLTP数据库。用户活动详情信息来自于日志文件。 MapReduce的连接操作可以用于以下场景：用户的人口统计信息的聚合操作（例如：青少年和中年人

·2015-11-12 12:30

[大牛翻译系列]Hadoop 翻译文章索引

原书章节原书章节题目翻译文章序号翻译文章题目链接 4.1 Joining Hadoop（1） MapReduce 连接：重分区连接（Repartition join）

·2015-11-11 18:51

Spark RDD在saveAsTextFile时直接保存成一个txt文件

在该语句之前加上repartition(1)，即写作以下形式：rdd.repartition(1).saveAsTextFile("out.txt")即，之前每个partition保存成一个

·2015-11-08 12:00

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

lovehuangjiaju·2015-09-21 22:00

减少partition时，用coalesce效率更高

减少partition时，用coalesce效率更高测试repartition，shuffle2.8G,耗时10min39sec df.rdd.repartition(1).saveAsTextFile

josephguan·2015-07-09 13:00

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