文章目录

 

1、partitionBy

源码中的定义（部分）

调用方式

2、coalesce

源码中的定义

调用方式

3、repartition

源码中的定义

调用方式 

repartition和coalesce的区别

代码演示 （跳转代码）

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实现重新分区，本质上就是重新配置并行度，也就是说，如果我们将分区数设置为n，那么Spark作业的并行度就是n

1、partitionBy

传入自定义的分区策略 默认为按照key进行hash

源码中的定义（部分）：

def partitionBy(
    self: "RDD[Tuple[K, V]]",
    numPartitions: Optional[int],
    partitionFunc: Callable[[K], int] = portable_hash,
) -> "RDD[Tuple[K, V]]"：

调用方式

rdd.partitionBy(参数1，参数2)

参数1，分区数

参数2，传入自定义的分区策略 默认为按照key进行hash

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2、coalesce

coalesce既可以实现RDD分区的合并缩小，也可以实现RDD分区的扩大

源码中的定义：

def coalesce(self: "RDD[T]", numPartitions: int, shuffle: bool = False) -> "RDD[T]":

调用方式

rdd.coalesce(参数1，参数2)

参数1，传入分区个数

参数2，传入 shuffle，默认为 False，为False则不进行shuffle，带有分区捆绑进行重新分区

若shuffle = True， 则进行shuffle操作，不带有分区捆绑进行重新分区 分区更加均匀（避免数据倾斜）

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3、repartition

返回一个新的RDD，它刚好有numPartitions（参数1）个分区。

源码中的定义

def repartition(self: "RDD[T]", numPartitions: int) -> "RDD[T]":

调用方式 

rdd.repartition(参数1)

参数1，分区数

可以增加或减少此RDD中的分区。在内部，它使用shuffle来重新分发数据。

如果正在减少这个RDD中的分区数量，考虑使用' coalesce'，这可以避免执行shuffle。

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repartition和coalesce的区别：

repartition默认开启shuffle，

coalesce默认不开启，但可用参数配置，

实际上repartition底层调用的就是coalesce

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代码演示 

# coding:utf8
import time

from pyspark import SparkConf, SparkContext

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd = sc.parallelize(
        [1, 2, 3, 4, 5, 1, 7, 8, 9, 10], 3)

    print(rdd.glom().collect())
    
    print(rdd.coalesce(2).glom().collect())
    print(rdd.coalesce(2, shuffle=True).glom().collect())
    
    print(rdd.repartition(2).glom().collect())
    

制作不易，点个赞吧~