如何控制Spark job在写入时创建的输出零件文件的数量？

b1uwtaje 于 2023-03-13 发布在 Apache

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我有一对夫妇的Spark作业，每天处理数千个文件。文件大小可能非常从MB到GB。完成作业后，我通常使用以下代码保存

finalJavaRDD.saveAsParquetFile("/path/in/hdfs"); OR
dataFrame.write.format("orc").save("/path/in/hdfs") //storing as ORC file as of Spark 1.4

Spark job在最终输出目录中创建了大量的小零件文件。据我所知，Spark为每个分区/任务创建零件文件-这是正确的吗？我们如何控制Spark创建的零件文件的数量？
最后，我想使用这些parquet/orc目录创建配置单元表，我听说当我们有大量的小文件时，配置单元很慢。

apache-spark

来源：https://stackoverflow.com/questions/31249265/how-to-control-the-number-of-output-part-files-created-by-spark-job-upon-writing

2条答案

按热度按时间

xqnpmsa81#

您可能希望尝试使用DataFrame.coalesce方法来减少分区的数量;它返回具有指定分区数的DataFrame（每个分区在插入时都成为一个文件）。
要增加或减少分区，您可以使用Dataframe.repartition函数。但是coalesce不会导致shuffle，而repartition会。

赞(0）回复(0）举报 2023-03-13

rfbsl7qr2#

从1.6开始你可以对 Dataframe 使用repartition，这意味着你将得到每个配置单元分区的一个文件。但是要小心大的shuffle，如果可能的话，最好从一开始就对你的DF进行正确的分区。参见https://stackoverflow.com/a/32920122/2204206

赞(0）回复(0）举报 2023-03-13