重分区算子：repartition 与 coalesce 的区别

在大数据处理中，经常会遇到需要对数据集进行分区调整的情况，这时就会用到repartition和coalesce这两个重分区算子。本文将详细介绍它们的区别，并通过案例来帮助理解。

一、repartition 和 coalesce 的定义与基本原理

repartition

• 定义：repartition算子用于对数据集进行重新分区，它会根据指定的分区数将数据随机分布到各个分区中。
• 原理：它会触发数据的重新洗牌（shuffle）操作。在重新分区时，数据会被打乱并重新分配到新的分区中，以确保每个分区的数据量大致均匀。这意味着所有数据都需要通过网络进行传输和重新分配，因此开销相对较大。但这种方式可以有效地平衡分区大小，适用于需要对数据进行均匀分布或者改变分区策略的场景。

coalesce

• 定义：coalesce算子也用于调整分区数，但它与repartition不同的是，coalesce尽量避免数据的重新洗牌，而是尝试合并相邻的小分区来达到减少分区数的目的。
• 原理：如果要减少的分区数较少，并且可以通过合并相邻分区来实现，那么coalesce会直接合并这些分区，而不会进行全量的数据重新洗牌。这样可以减少网络传输和计算开销，提高性能。但是，如果要合并的分区数过多或者数据分布不均匀，可能会导致某些分区过大，影响后续的处理效率。

二、repartition 和 coalesce 的区别

1. 数据洗牌

• repartition一定会触发数据洗牌，无论原数据集的分区情况如何，它都会将数据随机重新分配到新的分区中。
• coalesce尽量避免数据洗牌，只有在必要时（如无法通过合并相邻小分区来达到目标分区数）才会进行部分数据的重新分配。

2. 性能影响

• 由于repartition涉及数据的全面洗牌，所以它的开销通常比coalesce大。尤其是在处理大规模数据集时，数据洗牌可能会导致较长的执行时间和较高的网络、磁盘 I/O 开销。
• coalesce在合适的场景下（即能够通过合并相邻小分区实现目标分区数调整）可以显著提高性能，因为它减少了不必要的数据传输和处理。

3. 分区调整灵活性

• repartition更加灵活，它可以将分区数设置为任意值，不受原分区数和数据分布的限制。你可以根据具体的需求，将数据重新分配到指定数量的分区中，以实现更好的并行处理或数据分布。
• coalesce在减少分区数时相对受限。它只能合并相邻的分区，如果要减少的分区数较多，且原分区分布不均匀，可能无法达到理想的效果，甚至可能导致某些分区数据量过大，影响性能。而在增加分区数时，coalesce通常需要先进行repartition操作，因为它本身不能直接增加分区数。

4. 数据均衡性

• repartition通常能够保证新的分区数据量相对均衡，因为它是随机重新分配数据的。这对于一些需要在各个分区上进行均匀处理的操作（如分布式计算中的聚合操作）非常重要。
• coalesce由于是基于合并相邻分区来调整分区数，可能会导致新的分区数据量不均衡。如果原分区数据分布本身就不均匀，使用coalesce可能会使这种不均衡情况更加明显。