Чем отличается repartition от coalesce при работе с PySpark?

Repartition и coalesce — методы для изменения количества разделов в PySpark. www.everythingspark.com mathnai.com

Repartition позволяет увеличивать или уменьшать количество разделов в датасете. www.sparkcodehub.com mathnai.com Для этого выполняется полная перетасовка данных, которые распределяются по новым разделам. www.sparkcodehub.com

Coalesce уменьшает количество разделов в датасете, объединяя существующие разделы без полной перетасовки. www.sparkcodehub.com mathnai.com Метод старается минимизировать перемещение данных, объединяя смежные разделы для создания новых разделов. mathnai.com

Таким образом, repartition используется, когда нужно значительно увеличить или уменьшить количество разделов или когда необходимо перетасовать данные для их равномерного распределения по кластеру. mathnai.com Coalesce применяется, когда нужно уменьшить количество разделов, особенно если их много и нужно сократить перетасовку данных. mathnai.com

Выбор между этими методами зависит от конкретного случая использования и требований к производительности. www.sparkcodehub.com