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主講：張義目錄01如何增加分區(qū)數(shù)量如何增加分區(qū)數(shù)量1如何增加分區(qū)數(shù)量現(xiàn)在我們知道了更多的分區(qū)對性能有好處，那么如何提高分區(qū)數(shù)量呢?這取決于階段從哪里獲取數(shù)據(jù)。如何增加分區(qū)數(shù)量如果階段從HDFS獲?。ㄩ喿x）數(shù)據(jù)，那么可以：在將輸入數(shù)據(jù)寫入HDFS時(shí)，使用較小的塊。由于Spark作業(yè)讀取的每個(gè)HDFS塊通常有一個(gè)單獨(dú)的分區(qū)，所以可以自然地按照這種方式獲得更多的分區(qū)。如何增加分區(qū)數(shù)量設(shè)置InputFormat參數(shù)，以便創(chuàng)建更多的分區(qū)。使用textFile格式的RDD具有與MapReduceInputFormat相關(guān)的分區(qū)數(shù)。如何增加分區(qū)數(shù)量使用repartition轉(zhuǎn)換?；蛘撸绻粋€(gè)階段正在從另一個(gè)階段接收輸入，則可以為階段邊界轉(zhuǎn)換設(shè)置numPartitions參數(shù)，如下所示:valrdd2=rdd1.reduceByKey(_+_，numPartitions=x)如何增加分區(qū)數(shù)量分區(qū)數(shù)量設(shè)置通?；谠囧e的過程，沒有硬而快的規(guī)則。應(yīng)該運(yùn)行足夠多的任務(wù)，以便每個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)適應(yīng)該任務(wù)的內(nèi)存。如何增加分區(qū)數(shù)量Spark相比于MapReduce

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