spark 分区 partition的理解

原文链接：https://www.cnblogs.com/jiangxiaoxian/p/9539760.html

我们常认为coalesce不产生shuffle会比repartition 产生shuffle效率高，而实际情况往往要根据具体问题具体分析，coalesce效率不一定高，有时还有大坑，大家要慎用。

coalesce 与 repartition 他们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现（假设源RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）

1）如果N<M。一般情况下N个分区有数据分布不均匀的状况，利用HashPartitioner函数将数据重新分区为M个，这时需要将shuffle设置为true(repartition实现,coalesce也实现不了)。

2）如果N>M并且N和M相差不多，(假如N是1000，M是100)那么就可以将N个分区中的若干个分区合并成一个新的分区，最终合并为M个分区，这时可以将shuff设置为false（coalesce实现），如果M>N时，coalesce是无效的，不进行shuffle过程，父RDD和子RDD之间是窄依赖关系，无法使文件数(partiton)变多。

总之如果shuffle为false时，如果传入的参数大于现有的分区数目，RDD的分区数不变，也就是说不经过shuffle，是无法将RDD的分区数变多的

3）如果N>M并且两者相差悬殊，这时你要看executor数与要生成的partition关系，如果executor数 <= 要生成partition数，coalesce效率高，反之如果用coalesce会导致(executor数-要生成partiton数)个excutor空跑从而降低效率。如果在M为1的时候，为了使coalesce之前的操作有更好的并行度，可以将shuffle设置为true。

标签：shuffle,RDD,分区,partition,repartition,coalesce,如果,spark
来源： https://blog.csdn.net/qq_37529565/article/details/117605920