针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题,有哪些处理策略?
针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题,有两种处理策略:一是进行重分区(repartition算子),但会触发shuffle,增加额外的IO成本;二是Lindorm进行预分区,但需要结合rowkey的设计一起使用,可能会影响scan的效率。
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