火花重新分区
Spark repartition
重新分区数据需要什么。如何确定spark中的重新分区大小。
repartition概念是否适用于spark streaming和structured streaming。
DF.repartition(数量)
是的，分区概念适用于火花流 (RDD) 和结构化流（结构化 API）。
在应用映射和过滤器类型的操作时，可以使用数据分区来提高并行度。
请注意，当您对数据进行分区时，无论是否有必要，总是 会导致完全洗牌。这适用于 APIs（RDD 和结构化）。
有时，对数据进行重新分区可以避免混洗并提高性能，因为可以在分区内更改数据。例如，如果您知道您将多次按特定列（例如 "country"）进行过滤，则值得根据该列重新分区：
df.repartition(col("country"))
RDD 和 Structured API 之间的主要区别在于，仅对于 RDD（意思是火花流），您可以定义自己的 Partitioner class。这为您提供了数据分区方式的所有灵活性，因此如果使用得当，可以显着提高性能和稳定性。
重新分区数据需要什么。如何确定spark中的重新分区大小。
repartition概念是否适用于spark streaming和structured streaming。
DF.repartition(数量)
是的，分区概念适用于火花流 (RDD) 和结构化流（结构化 API）。
在应用映射和过滤器类型的操作时，可以使用数据分区来提高并行度。
请注意，当您对数据进行分区时，无论是否有必要，总是 会导致完全洗牌。这适用于 APIs（RDD 和结构化）。
有时，对数据进行重新分区可以避免混洗并提高性能，因为可以在分区内更改数据。例如，如果您知道您将多次按特定列（例如 "country"）进行过滤，则值得根据该列重新分区：
df.repartition(col("country"))
RDD 和 Structured API 之间的主要区别在于，仅对于 RDD（意思是火花流），您可以定义自己的 Partitioner class。这为您提供了数据分区方式的所有灵活性，因此如果使用得当，可以显着提高性能和稳定性。