Spark分区并行度决定机制

本篇内容主要讲解"Spark分区并行度决定机制"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"Spark分区并行度决定机制"吧!

大家都知道Spark job中最小执行单位为task，合理设置Spark job每个stage的task数是决定性能好坏的重要因素之一，但是Spark自己确定最佳并行度的能力有限，这就要求我们在了解其中内在机制的前提下，去各种测试、计算等来最终确定最佳参数配比。

对于通过SparkContext的parallelize方法或者makeRDD生成的RDD分区数可以直接在方法中指定，如果未指定，则参考spark.default.parallelism的参数配置。下面是默认情况下确定defaultParallelism的源码：
override def defaultParallelism(): Int = {
conf.getInt("spark.default.parallelism", math.max(totalCoreCount.get(), 2))
}

通常，RDD的分区数与其所依赖的RDD的分区数相同，除非shuffle。但有几个特殊的算子：

1.coalesce和repartition算子

笔者先放两张关于该coalesce算子分别在RDD和DataSet中的源码图：（DataSet是Spark SQL中的分布式数据集，后边说到Spark时再细讲）

通过coalesce源码分析，无论是在RDD中还是DataSet，默认情况下coalesce不会产生shuffle，此时通过coalesce创建的RDD分区数小于等于父RDD的分区数。

笔者这里就不放repartition算子的源码了，分析起来也比较简单，图中我有所提示。但笔者建议，如下两种情况，请使用repartition算子：

coalesce默认不触发shuffle，即使调用该算子增加分区数，实际情况是分区数仍然是当前的分区数。

2.union算子

多个父RDD具有相同的分区器，union后产生的RDD的分区器与父RDD相同且分区数也相同。比如，n个RDD的分区器相同且是defined，分区数是m个。那么这n个RDD最终union生成的一个RDD的分区数仍是m，分区器也是相同的

通过上述coalesce、repartition、union算子介绍和源码分析，很容易分析cartesian算子的源码。通过cartesian得到RDD分区数是其父RDD分区数的乘积。

在Spark SQL中，任务并行度参数则要参考spark.sql.shuffle.partitions，笔者这里先放一张图，详细的后面讲到Spark SQL时再细说：

看下图在Spark流式计算中，通常将SparkStreaming和Kafka整合，这里又分两种情况：

1.Receiver方式生成的微批RDD即BlockRDD，分区数就是block数

到此，相信大家对"Spark分区并行度决定机制"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！