sparkcoalesce函数用法

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文章目录：

• 1、浪尖说spark的coalesce的利弊及原理

浪尖说spark的coalesce的利弊及原理

`coalesce` 函数在 Spark 中提供了灵活的分区调整机制，有助于优化计算效率和资源利用。正确使用 `coalesce` 可以显著提升分布式计算任务的性能。然而，选择合适的分区数和理解其对计算流程的影响是实现最佳性能的关键。在实际应用中，应结合具体场景和资源情况进行权衡，以达到最佳的计算效率和资源利用。

总之，Repartition（） 和 Coalesce（） 分区算子在 Spark 中扮演着关键角色，它们允许我们灵活地管理和优化分区数量，以适应不同的数据处理需求和优化性能。通过合理使用这两个算子，可以有效地控制数据分布和减少不必要的数据移动，提高 Spark 应用的效率和性能。

coalesce（4）：这个coalesce不会产生shuffle。

如果NM并且两者相差悬殊，这时如果将shuffle设置为fal，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，如果在M为1的时候，为了使coalesce之前的操作有更好的并行度，可以讲shuffle设置为true。

Spark中的算子还可以用于对数据进行分区，以支持分布式数据处理。例如，coalesce算子和repartition算子可以用于改变数据集的分区数，以便更好地平衡数据分布和负载。sample算子可以用于从数据集中随机抽取一定比例的元素，以支持数据抽样和分析。

我们知道，group by算子会触发Shuffle，因此只要我们设置好Shuffle时的文件个数就好，在Spark SQL中，我们可以设置partition个数，因为一个partition会对应一个文件。上述的操作，会触发shuffle，因此我们再设置partition个数。

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