repartition

`repartition`和`coalesce`是Spark中用于重新分区（或调整分区数量）的两个方法。它们的区别如下：

1. `repartition`方法可以将RDD或DataFrame重新分区，并且可以增加或减少分区的数量。这个过程是通过进行一次shuffle操作实现的，因为数据需要被重新分配到新的分区中。如果需要增加分区数，则会产生更多的shuffle开销。因此，如果目标分区数较大，则使用`repartition`方法可能会非常耗时。

2. `coalesce`方法可以将RDD或DataFrame的分区数量减少，但不能增加分区数量。不像`repartition`方法需要进行shuffle操作，`coalesce`方法尽可能地将数据移动到同一节点上的相邻分区中，以减少shuffle开销。因此，如果目标分区数比当前分区数小，则使用`coalesce`方法更加高效。

因此，当需要增加分区数量时，应该使用`repartition`方法，而当需要减少分区数量时，应该使用`coalesce`方法。同时，为了避免不必要的shuffle操作，应该尽可能使用`coalesce`方法。

相关问题

SQL repartition

回答: 在SQL中，repartition是用来重新划分数据分区的操作。根据引用\[1\]中的解释，repartition根据传入的partitioning expressions将数据重新划分到指定数量的分区中。这个操作类似于Hive SQL中的"DISTRIBUTE BY"。repartition方法返回一个新的Dataset，其中的数据是按照哈希分区进行划分的。另外，引用\[2\]中提到，repartition方法内部实际上调用了coalesce方法，参数shuffle为true。而引用\[3\]中提到的另一种动态划分的方法是使用Oracle的rownum。这种方法可以将总数为5000万条记录划分到N个分区中，只要N远远小于总数记录，划分的结果理论上是比较平均的。所以，在SQL中，repartition可以用来重新划分数据分区，以实现更好的数据分布和负载均衡。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sparksql运算调优纪事（三）——repartition数据倾斜处理](https://blog.csdn.net/fzuzhanghao1993/article/details/104377584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [SparkSql中的repartition 与 coalesce](https://blog.csdn.net/u014527619/article/details/88734697)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

spark repartition

Spark中的repartition是用于重新分区数据的方法。在Spark中，数据分区是指将数据分发到集群中多个节点的过程。每个分区可以在集群的不同节点上进行处理，从而实现并行计算。

当数据经过一系列的转换操作，比如join、groupByKey或reduceByKey时，可能会导致数据分布不均匀，部分分区数据量过大，而部分分区数据量过小。这样会导致一些节点上的计算负载过重，而一些节点上的计算资源没有得到充分利用。

这时候就可以使用repartition方法来重新分区数据，让数据重新分布到集群节点上，使得各个节点的数据分布更加均匀。这样可以提高计算性能，减轻集群中节点的负载不平衡问题。

repartition方法可以接受一个整数作为参数，用来指定将数据分配到的分区数量。例如，使用`rdd.repartition(10)`可以将数据重新分配到10个分区中。

需要注意的是，repartition操作是一个代价较高的操作，因为它会触发一个Shuffle操作，需要将数据重新分发和重组，所以在使用时需要谨慎考虑分区数量，以免造成性能开销过大。

总之，Spark中的repartition方法是用于重新分区数据的，可以用来优化集群的负载均衡，提高计算性能。