repartition和coalesce关系与区别

repartition和coalesce都是Spark中用于重新分区的方法，但它们之间有一些区别。

repartition方法会将数据集重新分区，可以增加或减少分区数。它会进行shuffle操作，即数据会被重新洗牌，因此会有网络传输和磁盘IO的开销。repartition方法会产生新的RDD，因此会占用更多的内存空间。

coalesce方法也可以重新分区，但只能减少分区数。它不会进行shuffle操作，因此不会有网络传输和磁盘IO的开销。coalesce方法不会产生新的RDD，因此不会占用更多的内存空间。

因此，如果需要增加分区数或者进行shuffle操作，应该使用repartition方法；如果只需要减少分区数且不需要进行shuffle操作，应该使用coalesce方法。

相关问题

repartition与coalesce的区别

repartition和coalesce都是Spark中用于改变RDD的分区数的方法，它们的区别如下：

1. repartition可以增加或减少分区，而coalesce仅能减少分区。
2. repartition会进行shuffle操作，即会进行数据的重新分配；而coalesce只会在同一个节点上的分区之间进行合并。
3. repartition产生的分区数是精确的，而coalesce产生的分区数是近似的，因为它只能在已有的分区之间进行合并。

因此，如果需要增加或减少分区，并且需要进行shuffle操作，可以使用repartition方法；如果只是减少分区，且不需要进行shuffle操作，可以使用coalesce方法。

repartition与coalesce在大规模数据上的性能差别

repartition和coalesce都是用于改变RDD的分区数的方法，但它们的实现原理有所不同。repartition会产生Shuffle操作，即数据会在重新分区之前进行全局重分配，这会对性能造成负面影响。而coalesce不会产生Shuffle操作，只是合并原有的分区，因此性能会更高一些。所以在大规模数据的情况下，应该优先使用coalesce操作，以提高性能。