• 分区：Partitioning:
  • 分区数据通常用于水平分配负载，这具有性能优势，并有助于以逻辑方式组织数据。
  • 分区表会更改持久化数据的结构，现在将创建反映此分区结构的子目录。
  • 这可以显着提高查询性能，但前提是分区方案反映了常见的过滤 。根据指定列进行分区存储，每个列值一个文件结构。
df.write.partitionedBy(column*) .parquet("")
  • 分桶：Bucketing:
  • Bucketing是另一种将数据集分解为更易于管理的部分的技术 . 根据提供的列，将整个数据散列到用户定义数量的存储区（文件）中 。
  • Bucket和Partition的区别，Bucket的最终目的也是实现分区，但是和Partition的原理不同，当我们根据指定列进行Partition的时候，Spark会根据列的名字对数据进行分区(如果没有指定列名则会根据一个随机信息对数据进行分区)。Bucketing的最大不同在于它使用了指定列的哈希值，这样可以保证具有相同列值的数据被分到相同的分区。
  • 怎么用 Bucket，按Bucket保存，目前在使用 bucketBy 的时候，必须和 sortBy，saveAsTable 一起使用，如下。这个操作其实是将数据保存到了文件中（如果不指定path，也会保存到一个临时目录中）。
df.write
  .bucketBy(10, "name")
  .sortBy("name")
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .option("path","/path/to")
  .saveAsTable("bucketed")

将 columns 相同的数据分到同一文件中来分组数据 . 生成的文件个数由 n 控制。

  • 重分区：Repartition:
  • 它根据给定的分区表达式将一个新的 DataFrame 均衡地返回到给定数量的内部文件中 。生成的DataFrame是散列分区的 。coalesce()方法的参数shuffle默认设置为false，repartition()方法就是coalesce()方法shuffle为true的情况。

1、coalesce()方法源码

def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null)
    : RDD[T] = withScope {
  if (shuffle) { 
  }
  else {
  }
}

返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会产生一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，相反如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如果想要减少分区数，考虑使用coalesce，这样可以避免执行shuffle。

2、repartition()方法源码

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
  coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}

返回一个恰好有numPartitions个分区的RDD，可以增加或者减少此RDD的并行度。内部使用shuffle重新分布数据。

根据columns内容重新分配partition。请注意，没有数据持久存储到存储，这只是基于类似 bucketBy 的约束的数据内部 Balance。