服装公司网站源码,私募基金网站怎么做seo,门户网站排版,域名注册哪个网站好当分区由多变少时#xff0c;不需要shuffle#xff0c;也就是父RDD与子RDD之间是窄依赖。
当分区由少变多时#xff0c;是需要shuffle的。
但极端情况下#xff08;1000个分区变成1个分区)#xff0c;这时如果将shuffle设置为false#xff0c;父子RDD是窄依赖关系…
当分区由多变少时不需要shuffle也就是父RDD与子RDD之间是窄依赖。
当分区由少变多时是需要shuffle的。
但极端情况下1000个分区变成1个分区)这时如果将shuffle设置为false父子RDD是窄依赖关系他们同处在一个Stage中就可能造成spark程序的并行度不够从而影响性能如果1000个分区变成1个分区为了使coalesce之前的操作有更好的并行度可以将shuffle设置为true。 scala val arr Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
arr: Array[Int] Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)scala sc.makeRDD(arr,3)
res12: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] ParallelCollectionRDD[14] at makeRDD at console:27scala res12.coalesce(2)
res13: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] CoalescedRDD[15] at coalesce at console:26scala res13.partitions.size
res14: Int 2scala res12.coalesce(12)
res15: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] CoalescedRDD[16] at coalesce at console:26scala res15.partitions.size
res16: Int 3scala res12.repartition(2)
res17: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] MapPartitionsRDD[20] at repartition at console:26scala res17.partitions.size
res18: Int 2scala res12.repartition(12)
res19: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] MapPartitionsRDD[24] at repartition at console:26scala res19.partitions.size
res20: Int 12 repartition算子底层调用的是coalesce算子。且shuffle指定了值为true。一定会发生shuffle阶段。 repartition带有shuffle可以增加也可以减少。shuffle参数指定为true即一定会发生shuffle阶段。 coalesce算子只能减少不能增加。由于coalesce的shuffle默认false。 例子 如果说一个阶段中存在union或者是coalesce算子会出现rdd的分区数量变化但是没有shuffle的情况看最后的rdd的分区个数就是当前阶段的task任务的个数。
coalesce算子并没有发生shuffle没有划分stage。但reduceByKey产生了shuffle所以应该划分stage。
