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通俗理解repartition和coalesce区别

官方的解释

  • reparation
    在这里插入图片描述
    返回一个具有恰好numPartitions分区的新RDD。
    可以增加减少此RDD中的并行级别。在内部,reparation会使用shuffle来重新分发的数据。
    如果要减少此RDD中的分区数量,请考虑使用coalesce,这样可以避免执行shuffle。

  • coalesce
    在这里插入图片描述返回一个新的RDD,该RDD被减少为numPartitions分区。
    这导致了窄依赖,例如,如果从1000个分区到100个分区,将不会出现shuffle,而是100个新分区中的每一个都将占用当前分区的10个。如果请求更大数量的分区,它将保持在当前的分区数量
    然而,如果您正在进行剧烈的coalesce,例如numPartitions=1,这可能会导致您的计算在比您预想的更少的节点上进行(例如,在numPartitions=1的情况下是一个节点)。为了避免这种情况,您可以传递shuffle=true。这将添加一个shuffle步骤,但意味着当前上游分区将并行执行(无论当前分区是什么)。

    当shuffle设置为true时,

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