Spark 算子之coalesce与repartition

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前言

我们知道,Spark在执行任务的时候,可以并行执行,可以将数据分散到不同的分区进行处理,但是在实际使用过程中,比如在某些场景下,一开始数据量大,给的分区是4个,但是到了数据处理快结束的时候,希望分区缩减,减少资源开销,这就涉及到分区的动态调整,就要使用到Spark提供的coalesce与repartition这两个算子了;

coalesce

函数签名

def coalesce(
numPartitions: Int
,
shuffle: Boolean = false
,
partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
(implicit ord: Ordering[T] = null)

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