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在spark应用程序开发的时候，如何进行重新分区？

提问者：帅平问题分类：大数据

在spark中，我们知道读取hdfs文件的时候，当前读取的rdd只会有1个分区，即使设置了分区，例如：

val data = sc.textFile("hdfs://master:9000/source/a.txt",20)

像这里我们设置了20个分区，但是也不会起作用，所以这个时候会涉及到重新分区，需要怎么做？

Spark

发布于：2年前 (2022-12-08) IP属地：四川省

1 个回答

北饮清茶

涉及到从新区分的话，可以使用两个函数，分别是：coalesce 和 repartition 函数，这两个函数的区别是：

reparation是直接调用 coalesce(numPartitions, shuffle=True)，不同的是，reparation 函数可以增加或减少分区数量，调用 repartition 函数时，还会产生 shuffle 操作（该操作与 HiveQL 的 DISTRIBUTE BY 操作类似。）。
而 coalesce 函数可以控制是否 shuffle，但当 shuffle 为 false 时，只能减小 partition 数，而无法增大。

使用案例如下：

val data = sc.textFile("hdfs://master:9000/source/a.txt",20)
val coData = data.coalesce(5,false)
val reData = data.repartition(5)

发布于：2年前 (2022-12-08) IP属地：四川省

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