shwq.net
当前位置:首页 >> spArk CoAlEsCE和rEpArtition的区别 >>

spArk CoAlEsCE和rEpArtition的区别

repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RDD[T] 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的简易实现,(假设RDD有N个分区,需要重新划分成M个分区...

repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RDD[T] 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的简易实现,(假设RDD有N个分区,需要重新划分成M个分区...

hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M,文件是250M,那么这份文件占3个block(128+128+2)。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间...

1, Spark Shuffle在最开始的时候只支持Hash-based Shuffle:默认Mapper阶段会为Reducer阶段的每一个Task单独创建一个文件来保存该Task中要使用的数据。 优点:就是操作数据简单。 缺点:但是在一些情况下(例如数据量非常大的情况)会造成大量文件...

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个...

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.shwq.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com