Spark源码系列:DataFrame repartition、coalesce 对比
Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，可以处理大规模数据。Spark DataFrame是一种高级抽象，提供像SQL表一样的API，同时支持Scala、Java、Python和R语言等多种编程语言。在大规模分析数据时，DataFrame repartition和coalesce可以帮助我们数据划分和调整，从而提高计算性能。本文将介绍两者的区别以及具体实现，帮助读者更好地理解Spark处理大规模数据的原理。
1. DataFrame repartition
repartition是将数据在集群中重新分区，可以增加或减少分区。例如，我们在Spark上读取了一个大的CSV文件，但是数据量太大，需要划分到多个节点上处理，我们就可以使用repartition方法将数据分散到多个节点。下面是一个例子：
val df = spark.read.csv("path/to/file.csv")
val repartitionedDf = df.repartition(4) // 按4个分区重新划分我们可以使用repartition指定新的分区数，repartition不改变数据本身，而是在集群中重新分配数据。方法中包含两个步骤，首先需要shuffle操作，将数据拉倒新的分区，然后进行coalesce操作，将数据发送到最终的分区。这两个步骤都需要大量的网络IO，所以repartition是一个付出高代价的操作。
2. DataFrame coalesce
coalesce是repartition的轻量级版本，可以在数据不必重分批的情况下减少分区。与repartition不同，在分区减少时，数据可以不移动。下面是一个例子：
val df = spark.read.csv("path/to/file.csv")
val coalescedDf = df.coalesce(2) // 减少为两个分区coalesce方法与repartition的主要区别是，coalesce会尝试在数据分区减少的情况下，保留原来分区的信息。因此，coalesce操作的成本比repartition低得多，而且可能更快。
3. 实现方式
在Spark中，repartition和coalesce的具体实现方式略有不同。
3.1 repartition的实现方式
当调用repartition的时候，Spark会执行一个shuffle操作。Spark会将数据write到磁盘文件，在其他节点上读取之前所写的文件。因为Spark本质上是一个内存计算框架，所有在磁盘上读写操作会带来额外的开销，同时，Spark也会在网络上传输数据，因此，repartition是一个计算成本比较高的操作。
下面是对repartition具体实现的简单概述：
- 首先，Spark计算出新的分区数量，为了保持负载均衡，它会对每个原始分区计算目标分区的数量。
- 接下来，在每个节点上创建查询任务。每个任务都会写入原始分区的数据到临时文件，临时文件命名为
shuffle-${shuffle_id}-${map_id}-${reduce_id} - 然后，Spark选出每个节点的一个现有的执行器作为
map，每个map节点会写入数据到其他节点的reduce节点通过网络传输更新分区信息。
3.2 coalesce的实现方式
coalesce的实现比repartition更加轻量级。下面是具体实现的步骤：
- 认真观察源数据集，检查哪些分区可以归到同一个分区。
- 将原始分区的句柄转换到新分区中。
- 构造新分区中的逻辑含义。
注意，coalesce实现时，不需要进行shuffle操作，因此，IO和网络成本都比repartition低。
4. 数据划分的选择
repartition和coalesce都可以在Spark中重新划分和处理数据，但它们的使用场景和性能不同。为了选择正确的数据分布方法，我们需要考虑以下几个问题：
- 数据量是否足够大，是否值得付出昂贵的代价来重分区。
- 新分区的数量是否符合要求，能否保持负载均衡。
- 是否需要保留分区数据，如果需要请注意使用
coalesce；如果不保留，请使用repartition。 - 网络成本是否足够低，如果网络成本高，则建议使用
coalesce。
总结
本文介绍了repartition和coalesce，这两个方法都可以在Spark中重新分区处理数据，但是它们的实现方式和计算成本不同。repartition可以增加或减少分区，需要进行shuffle操作，因此计算成本高；而coalesce只能在分区小于等于原来分区数时减少分区，不需要进行shuffle,因此计算成本低。为了更好地理解Spark DataFrame，让我们努力学习和实践方案的选择和实现。
