算子调优三:filter与coalesce的配合使用_大数据培训

发布时间:2021年10月22日作者:atguigu浏览次数:393

算子调优三:filter与coalesce的配合使用

在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤,在任务初始阶段,从各个分区中加载到的数据量是相近的,但是一旦进过filter过滤后,每个分区的数据量有可能会存在较大差异,如图2-6所示:

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图2-6 分区数据过滤结果

根据图2-6我们可以发现两个问题:

  1. 每个partition的数据量变小了,如果还按照之前与partition相等的task个数去处理当前数据,有点浪费task的计算资源;
  2. 每个partition的数据量不一样,会导致后面的每个task处理每个partition数据的时候,每个task要处理的数据量不同,这很有可能导致数据倾斜问题。

如图2-6所示,第二个分区的数据过滤后只剩100条,而第三个分区的数据过滤后剩下800条,在相同的处理逻辑下,第二个分区对应的task处理的数据量与第三个分区对应的task处理的数据量差距达到了8倍,这也会导致运行速度可能存在数倍的差距,这也就是数据倾斜问题。

针对上述的两个问题,我们分别进行分析:

  1. 针对第一个问题,既然分区的数据量变小了,我们希望可以对分区数据进行重新分配,比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中,这样只需要用后面的两个task进行处理即可,避免了资源的浪费。
  2. 针对第二个问题,解决方法和第一个问题的解决方法非常相似,对分区数据重新分配,让每个partition中的数据量差不多,这就避免了数据倾斜问题。

那么具体应该如何实现上面的解决思路?我们需要coalesce算子。

repartition与coalesce都可以用来进行重分区,其中repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现,coalesce默认情况下不进行shuffle,但是可以通过参数进行设置。

假设我们希望将原本的分区个数A通过重新分区变为B,那么有以下几种情况:

  1. A > B(多数分区合并为少数分区)

① A与B相差值不大

此时使用coalesce即可,无需shuffle过程。

② A与B相差值很大

此时可以使用coalesce并且不启用shuffle过程,但是会导致合并过程性能低下,所以推荐设置coalesce的第二个参数为true,即启动shuffle过程。

  1. A < B(少数分区分解为阿多数分区)

此时使用repartition即可,如果使用coalesce需要将shuffle设置为true,否则coalesce无效。

我们可以在filter操作之后,使用coalesce算子针对每个partition的数据量各不相同的情况,压缩partition的数量,而且让每个partition的数据量尽量均匀紧凑,以便于后面的task进行计算操作,在某种程度上能够在一定程度上提升性能。

注意:local模式是进程内模拟集群运行,已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化,因此不用去设置并行度和分区数量。

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