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!

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到河东网站设计与河东网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站制作、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名申请、虚拟主机、企业邮箱。业务覆盖河东地区。

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。

Spark任务在执行时会将RDD划分为不同的stage，一个stage中task的数量跟最后一个RDD的分区数量相同。之前已经介绍过，stage划分的关键是宽依赖，而宽依赖往往伴随着shuffle操作。对于一个stage接收另一个stage的输入，这种操作通常都会有一个参数numPartitions来显示指定分区数。最典型的就是一些ByKey算子，比如groupByKey(numPartitions: Int)，但是这个分区数需要多次测试来确定合适的值。首先确定父RDD中的分区数（通过rdd.partitions().size()可以确定RDD的分区数），然后在此基础上增加分区数，多次调试直至在确定的资源任务能够平稳、安全的运行。  

对于没有父RDD的RDD，比如通过加载HDFS上的数据生成的RDD，它的分区数由InputFormat切分机制决定。通常就是一个HDFS block块对应一个分区，对于不可切分文件则一个文件对应一个分区。  

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：

1）增加分区数

repartition触发shuffle，shuffle的情况下可以增加分区数。

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）极端情况减少分区数，比如将分区数减少为1

调整分区数为1，此时数据处理上游stage并行度降，很影响性能。此时repartition的优势即不改变原来stage的并行度就体现出来了，在大数据量下，更为明显。

但需要注意，因为repartition会触发shuffle，而要衡量好shuffle产生的代价和因为用repartition增加并行度带来的效益。

2.union算子

还是直接看源码：

通过分析源码，RDD在调用union算子时，最终生成的RDD分区数分两种情况：

1）union的RDD分区器已定义并且它们的分区器相同

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

2）不满足第一种情况，则通过union生成的RDD的分区数为父RDD的分区数之和

4.cartesian算子

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

2.Direct方式生成的微批RDD即kafkaRDD，分区数和kafka分区数一一对应  

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！这里是创新互联网站，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！

网站名称：Spark分区并行度决定机制
本文地址：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/pjsspj.html