spark分区是在maptask 到reduceTask的时候进行分区,还是说在sc.textFile就开始分区了呢
我测试了一下,sc.textFile默认分区后我把每个分区的内容打印出来发现不是hash算法分区,但是当我经过了shuffle算子之后再打印各个分区的内容就是按照hash算法分区
所以很疑惑,如果是sc.textFile就开始分区,那么假设3个block块,我在sc.textFile就指定5个分区,那就得将3个block块分成5个分区,那会很占用内存和网络资源(map取各个block块中的某一个分区),感觉有点不太合理啊,然后再经过shuffle算子,再次分区,感觉很慢啊;
我在想是不是一开始sc.textFile在读取hdfs的数据时,按照平均的方式给每个一分区数据(例如:3个block块共384MB,5个分区就是各76.8Mb,每个map读取这76.bMB数据),然后在经过shuffle算子的时候才开始按照hash算法分区,生成文件,再由reduce取各个节点的分区值,这样也能说的通,最后五个part-0000文件,shuffle过程的桶也是5*5=25
sc.textFile就会做分片来并发执行,具体可以参考 https://blog.csdn.net/zjwcsdn123/article/details/80489537
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