В чем разница между методами repartition и coalesce при работе с большими данными в PySpark?

Разница между методами repartition и coalesce при работе с большими данными в PySpark заключается в их назначении и подходе к изменению количества разделов: www.freshers.in mathnai.com

1. repartition используется для увеличения или уменьшения количества разделов в DataFrame или RDD. mathnai.com При этом происходит полная перетасовка данных для создания новых разделов, что может быть ресурсозатратным. www.freshers.in
2. coalesce используется для уменьшения количества разделов в DataFrame или RDD. mathnai.com В отличие от repartition, этот метод не предполагает полную перетасовку данных, а объединяет соседние разделы для создания новых. mathnai.com

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