处理 Spark Streaming 小文件的典型方法的Coalesce大法是什么意思？
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小文件的基数是 batch_number * partition_number，而第一种方法是减少 batch_number，那么这种方法就是减少 partition_number 了，这个 api 不细说，就是减少初始的分区个数。看过 spark 源码的童鞋都知道，对于窄依赖，一个子 RDD 的 partition 规则继承父 RDD，对于宽依赖(就是那些个xxxByKey操作)，如果没有特殊指定分区个数，也继承自父 rdd。那么初始的 SourceDstream 是几个 partiion，最终的输出就是几个 partition。所以 Coalesce 大法的好处就是，可以在最终要输出的时候，来减少一把 partition 个数。但是这个方法的缺点也很明显，本来是32个线程在写256M数据，现在可能变成了4个线程在写256M数据，而没有写完成这256M数据，这个 batch 是不算结束的。那么一个 batch 的处理时延必定增长，batch 挤压会逐渐增大。
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