經過一次filter操作以後，每個partition的資料量不同程度的變少了，這裡就出現了乙個問題；由於每個partition的資料量不一樣，出現了資料傾斜的問題。比如上圖中執行filter之後的第乙個partition的資料量還有9000條。
解決方案：針對上述出現的問題，我們可以將filter操作之後的資料進行壓縮處理；一方面減少partition的數量，從而減少task的數量；另一方面通過壓縮處理之後，盡量讓每個partition的資料量差不多，減少資料傾斜情況的出現，從而避免某個task執行速度特別慢。coalesce運算元就是針對上述出現的問題的乙個解決方案
在spark專案中，如果在某些地方使用了sparksql，那麼使用了sparksql的那個stage的並行度就沒有辦法通過手動設定了，而是由程式自己決定。那麼，我們通過什麼樣的手段來提高這些stage的並行度呢？其實解決這個問題的辦法就是使partition的數量增多，從而間接的提高了task的併發度，要提高partition的數量，該怎麼做呢？就是使用repartition運算元，對sparksql查詢出來的資料重新進行分割槽操作，此時可以增加分割槽的個數。
Spark效能調優 之 運算元調優（二）
map 表示每乙個元素 rrd.foreache 表示每乙個元素 rrd.forpartitions 表示每個分割槽的資料組成的迭代器 在生產環境中，通常使用foreachpartition運算元來完成資料庫的寫入，通過foreachpartition運算元的特性，可以優化寫資料庫的效能。如果使用f...
技術難點 Spark效能調優 RDD運算元調優篇
不廢話，直接進入正題！1.rdd復用 在對rdd進行運算元時，要避免相同的運算元和計算邏輯之下對rdd進行重複的計算，如下圖所示 對上圖中的rdd計算架構進行修改，得到如下圖所示的優化結果 2.盡早filter 獲取到初始rdd後，應該考慮盡早地過濾掉不需要的資料，進而減少對記憶體的占用，從而提公升...
Spark效能優化 2 運算元調優
本片博文為大家帶來的是運算元調優。二.foreachpartition 優化資料庫操作 三.filter 與 coalesce 的配合使用 四.repartition解決 sparksql 低並行度問題 五.reducebykey 預聚合 在生產環境中，通常使用foreachpartition運算元...