pyspark中repartition的作用

pyspark中的repartition函数可以用来重新分区RDD，即将一个RDD中的元素重新分布到更多的分区中。这个函数常用于解决数据倾斜的问题，可以将原本分布不均的数据重新分配到更多的分区中，使得每个分区中的数据量更加均衡，提高任务的并行度和执行效率。同时，在进行一些需要shuffle操作的算子，如groupByKey、reduceByKey等操作时，repartition也可以用来控制分区数，提高计算效率。

相关问题

pyspark.rdd.repartition

pyspark.rdd.repartition() is a method in PySpark that allows you to change the number of partitions in an RDD (Resilient Distributed Dataset). It shuffles the data across the partitions and creates new partitions based on the specified number.

The method takes a single argument, which is the desired number of partitions. For example, if you have an RDD with 100 partitions and you want to reduce it to 50 partitions, you can use the repartition() method as follows:

rdd = rdd.repartition(50)

Note that repartition() is a costly operation, as it involves shuffling the data across the cluster. Therefore, it is recommended to use it only when necessary and to choose the number of partitions carefully based on the size of the data and the available resources.

Pyspark 之分区算子Repartition()和Coalesce()编写代码，并说明区别

好的，下面是代码和区别解释：

# 假设有一个rdd对象rdd，需要将其分为4个分区
# Repartition()方法
rdd = rdd.repartition(4)

# Coalesce()方法
rdd = rdd.coalesce(4)

`Repartition()`和`Coalesce()`都是针对RDD的分区进行操作的算子，它们的主要区别在于：

1. `Repartition()`可以增加或减少分区数，而`Coalesce()`只能减少分区数。
2. `Repartition()`会进行shuffle操作，即重新洗牌数据，而`Coalesce()`不会进行shuffle操作。
3. `Repartition()`的效率相对较低，因为它需要进行shuffle操作，而`Coalesce()`的效率相对较高，因为它不需要进行shuffle操作。

因此，如果需要增加或减少分区数，并且不考虑效率问题，可以使用`Repartition()`方法；如果只需要减少分区数，并且需要考虑效率问题，可以使用`Coalesce()`方法。