DataFrame --- join / groupBy-agg - 分区

Posted 2023-04-13

【中文标题】DataFrame --- join / groupBy-agg - 分区

【英文标题】：DataFrame --- join / groupBy-agg - partition

【发布时间】：2017-07-11 21:10:11

【问题描述】：

我可能对加入/groupBy-agg 有一个幼稚的问题。在RDD的日子里，每当我想表演时 一种。 groupBy-agg，我曾经说 r​​educeByKey（PairRDDFunctions 的）带有可选的 Partition-Strategy（带有分区数或 Partitioner） 湾。 join (of PairRDDFunctions) 及其变体，我曾经有一种方法来提供分区数

在DataFrame中，如何在这个操作中指定分区数？事后我可以使用 repartition() 。但这将是工作中的另一个阶段。

在连接期间增加分区/任务数量的一种解决方法是在 spark-submit 期间将“spark.sql.shuffle.partitions”设置为某个所需的数字。我正在尝试查看是否有办法以编程方式为 groupBy-agg / join 的每个步骤提供此功能？

以编程方式执行此操作的原因是，根据数据帧的大小，我可以使用更多或更少的任务来避免 OutOfMemoryError。

【参考方案1】：

AFAIK 你不能在每个步骤中指定多个分区，但是：

Spark 将尝试重新使用现有分区（如果存在），因此如果您在执行 groupBy 之前重新分区 ，它应该使用您指定的任意数量的分区（假设您正在使用当然是同一个键）。连接也一样，如果两个数据帧都使用相同的键（必须是连接键）和相同的分区数进行分区，则不会重新洗牌。 否则你确实可以调整spark.sql.shuffle.partitions