我们如何在 Apache Spark 中执行动态重新分区？答案

【问题标题】：How do we perform dynamic repartionting in Apache Spark?我们如何在 Apache Spark 中执行动态重新分区？
【发布时间】：2018-02-13 18:01:55
【问题描述】：

让我们假设我们必须在过滤后重新分区数据集或获得度并行度。

我们如何执行动态重新分区而不是手动调整分区数量？

注意 - 寻找 RDD、数据框和数据集的解决方案。

【问题讨论】：

标签： apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

您可以使用 repartition(colname) 或 partitionBy() 对数据集进行动态分区。

例如，如果您的数据集如下所示

 create table sensor_data (
  sensor_id bigint,
  temp  float,
  region_id  string,
  state  string,
  country   string
 ) partition by ( day string)

如果您想针对特定日期进行区域计算，

val sensor_data = spark.sql("select * from sensor_data where day='2018-02-10')
val results = sensor_data.
     repartition(col("region_id")).
     mapPartitions( eventIter =>  {
       processEvent(eventIter).iterator
  })

 case Event(sensor_id: String, country: String, max_temp: float)


 def processEvent(evtIter: Iterator[Row]) : List[Event] = {
    val maxTempEvents =  ListBuffer[Event]()
    while (evtIter.hasNext) {
       val evt = evtIter.next()
       // do your calculation and add results to maxTempEvents list
    }
   maxTempEvents
 }

希望这会有所帮助。

谢谢拉维

【讨论】：

如果能举个例子就好了。
非常感谢，如果您能回答以下问题，那将非常有帮助 - Link