【大数据学习 | Spark-Core】Spark的改变分区的算子

当分区由多变少时，不需要shuffle，也就是父RDD与子RDD之间是窄依赖。

当分区由少变多时，是需要shuffle的。

但极端情况下（1000个分区变成1个分区)，这时如果将shuffle设置为false，父子RDD是窄依赖关系，他们同处在一个Stage中，就可能造成spark程序的并行度不够，从而影响性能，如果1000个分区变成1个分区，为了使coalesce之前的操作有更好的并行度，可以将shuffle设置为true。

scala> val arr = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
arr: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)scala> sc.makeRDD(arr,3)
res12: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[14] at makeRDD at <console>:27scala> res12.coalesce(2)
res13: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[15] at coalesce at <console>:26scala> res13.partitions.size 
res14: Int = 2scala> res12.coalesce(12)
res15: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[16] at coalesce at <console>:26scala> res15.partitions.size
res16: Int = 3scala> res12.repartition(2)
res17: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[20] at repartition at <console>:26scala> res17.partitions.size
res18: Int = 2scala> res12.repartition(12)
res19: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[24] at repartition at <console>:26scala> res19.partitions.size
res20: Int = 12

repartition算子底层调用的是coalesce算子。且shuffle指定了值为true。一定会发生shuffle阶段。

repartition带有shuffle可以增加也可以减少。shuffle参数指定为true，即一定会发生shuffle阶段。

coalesce算子只能减少不能增加。由于coalesce的shuffle默认false。

例子：

如果说一个阶段中存在union或者是coalesce算子会出现rdd的分区数量变化，但是没有shuffle的情况，看最后的rdd的分区个数就是当前阶段的task任务的个数。

coalesce算子并没有发生shuffle，没有划分stage。但reduceByKey产生了shuffle，所以应该划分stage。