MAPREDUCE服务 MRS-经验总结:使用coalesce调整分片的数量

时间：2024-06-29 16:25:04

MAPREDUCE服务 MRS

使用coalesce调整分片的数量

coalesce可以调整分片的数量。coalesce函数有两个参数：

coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)

当shuffle为true的时候，函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。

遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：

当之前的操作有很多filter时，使用coalesce减少空运行的任务数量。此时使用coalesce(numPartitions, false)，numPartitions小于父RDD切片数。
当输入切片个数太大，导致程序无法正常运行时使用。
当任务数过大时候Shuffle压力太大导致程序挂住不动，或者出现linux资源受限的问题。此时需要对数据重新进行分区，使用coalesce(numPartitions, true)。

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