在ApacheSpark中,合理地优化分区是提高应用程序性能的关键步骤。分区决定了Spark作业的并行度和数据分布方式。以下是在Spark中优化分区的一些常用方法:
1.选择合适的分区数量
- 默认分区数:Spark默认的分区数可能不是最优的。需要根据数据量和集群资源来调服务器托管整分区数。
- 增加分区数:对于大型作业,增加分区数可以提高并行度和缩短执行时间。
- 减少分区数:对于小型作业,减少分区数可以减少任务调度和管理的开销。
2.使用repartition和coalesce
- repartition:这个操作会根据指定的分区数重新分配数据,涉及完整的数据混洗(s
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