Spark - repartition() vs coalesce()스파크 - repartition() 대 coalesce()

학습 스파크에 따르면

데이터를 다시 파티션하는 것은 비용이 많이 드는 작업임을 염두에 두어야합니다.
Spark는 데이터 이동을 피할 수있는 repartition()라는 최적화 된 버전인 coalesce()도 갖고 있지만, RDD 파티션 수를 감소시킬 때만 사용할 수 있습니다.

하나의 차이점은 repartition()을 사용하여 파티션 수를 늘리거나 줄일 수 있지만, coalesce()는 파티션 수를 감소시킬 수만 있습니다.

파티션이 여러 대의 기계에 분산되어 있고 coalesce()가 실행되는 경우 데이터 이동을 어떻게 피할 수 있습니까?

답변 1

전체 셔플을 피합니다. 숫자가 감소하고 있다는 것을 알고 있다면 Executor는 데이터를 최소한의 파티션에 유지하고, 남은 노드에서 데이터를 이동해서 유지합니다.

따라서 다음과 같이 진행됩니다:

노드 1 = 1,2,3
노드 2 = 4,5,6
노드 3 = 7,8,9
노드 4 = 10,11,12

그런 다음 2개의 파티션으로 coalesce합니다:

노드 1 = 1,2,3 + (10,11,12)
노드 3 = 7,8,9 + (4,5,6)

Node 1과 Node 3은 원래 데이터를 이동하지 않아도 됩니다.

답변 2

Spark - repartition() vs coalesce()
스파크 - repartition() vs coalesce()
스파크는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 프레임워크로, 높은 성능과 확장성을 자랑합니다. 스파크 내에서는 repartition()과 coalesce()라는 두 가지 메소드를 사용하여 데이터를 조정할 수 있습니다. 하지만 두 메소드는 목적과 동작 방식에서 차이가 있으므로, 올바르게 사용하는 것이 중요합니다. 이번 기사에서는 repartition()과 coalesce() 메소드에 대해 자세히 알아보고, 이 두 가지의 장단점과 사용 방법을 소개하겠습니다.
repartition()은 데이터의 파티션 수를 늘리거나 줄여주는 메소드입니다. 파티션은 스파크 내에서 데이터를 논리적으로 분할하는 단위로, 병렬 처리를 가능하게 합니다. repartition()을 사용하면 데이터가 다시 섞이기 때문에, 모든 파티션에 균등하게 분산됩니다. 이는 조인 연산과 같은 네트워크 비용이 많이 드는 작업에서 유용합니다. 하지만 repartition()은 전체 데이터를 섞는 과정을 거치므로, 성능 저하를 가져올 수도 있습니다.
반면 coalesce()는 repartition()과는 달리 파티션 수를 줄이는 역할을 합니다. 데이터를 다시 섞지 않고 파티션을 합칠 수 있기 때문에, 성능 저하가 적습니다. coalesce()는 필요한 경우에만 사용해야 하며, 주로 파티셔닝된 데이터에 대해 병합 작업을 수행할 때 사용됩니다. 예를 들어, 파티션 수가 많이 줄어들면서 성능이 향상될 수 있습니다.
repartition()과 coalesce() 중 어떤 메소드를 사용해야 하는지 결정하려면 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 먼저, 데이터의 크기와 각 파티션의 크기를 확인해야 합니다. 큰 데이터셋의 경우 repartition()을 사용하여 파티션 수를 증가시킬 수 있습니다. 다음으로, 성능을 고려해야 합니다. repartition()은 모든 데이터를 섞는 과정을 거치기 때문에, 많은 네트워크 비용과 디스크 I/O를 필요로 합니다. 따라서, 성능에 민감한 작업에는 repartition()을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 파티션 수를 줄이는 작업에서는 coalesce()를 사용하여 성능 저하를 최소화할 수 있습니다.
결론적으로, repartition()과 coalesce()는 스파크에서 데이터 파티션을 관리하는 데 사용되는 두 가지 메소드입니다. repartition()은 데이터를 섞어 파티션 수를 조정하는 반면, coalesce()는 섞지 않고 파티션을 합치는 역할을 합니다. 이러한 메소드를 올바르게 활용하여 성능을 향상시키고, 대규모 데이터 처리를 스무스하게 수행할 수 있습니다. 하지만 각각의 장단점과 사용 방법을 고려하여 적절한 메소드를 선택하는 것이 중요합니다.