В чём преимущества и недостатки использования методов repartition и coalesce в PySpark для оптимизации работы с данными?

Преимущества использования методов repartition и coalesce в PySpark для оптимизации работы с данными:

• Repartition позволяет равномерно перераспределять данные или увеличивать количество разделов, несмотря на более высокие вычислительные затраты. www.c-sharpcorner.com Метод подходит для балансировки данных, увеличения параллелизма или разделения по столбцам. www.sparkcodehub.com
• Coalesce эффективен для быстрого уменьшения количества разделов с минимальными затратами, особенно при подготовке данных для вывода. www.c-sharpcorner.com Часто используется после фильтрации большого набора данных или когда для последующей обработки требуется меньше параллелизма. sparktpoint.com

Некоторые недостатки использования repartition:

• Из-за перетасовки данных метод работает медленнее, особенно для больших наборов. www.sparkcodehub.com
• Перетасовка данных интенсивна для сети и диска, поэтому метод следует использовать с осторожностью. sparktpoint.com

Некоторые недостатки использования coalesce:

• Может привести к неравномерному разделению данных. www.c-sharpcorner.com www.sparkcodehub.com
• При экстремальном уменьшении количества разделов все вычисления будут происходить на одном узле, что не рекомендуется. noufel1393.github.io

Таким образом, выбор между repartition и coalesce зависит от конкретных задач и требований к производительности. www.c-sharpcorner.com Перед использованием этих методов рекомендуется учитывать размер данных и текущее количество разделов. sparktpoint.com