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前言
repartition 是 spark sql 中的一个优化器提示（optimizer hint），它允许用户对查询中的分区行为进行细粒度控制。使用 repartition 可以改善查询性能，特别是在处理大规模数据集时。以下是对 repartition 的详细解析以及如何使用它的示例。
什么是 repartition?
- repartition 是一个 spark sql 的提示，用于指示查询优化器将一个表或一个数据集重新分区成指定数量的分区。这通常用于改变数据的物理布局，以优化后续的分布式计算任务。
为什么使用 repartition?
- 1、重新平衡数据：当数据倾斜导致某些分区比其他分区包含更多的数据时，使用 repartition 可以重新平衡数据，避免某些节点过载。
- 2、优化连接操作：在执行连接操作之前，确保两个表的分区数相同，可以提高连接效率。
- 3、提高缓存效率：通过调整分区数，可以更好地利用内存缓存，减少磁盘i/o。
使用 repartition 的语法
- 在 spark sql 中，使用 repartition 的语法如下：
select /*+ repartition(partitioncount) */ ...
from ...
这里的 partitioncount 是你希望数据重新分区成的分区数量。
- 示例
假设我们有一个大型数据集 large_dataset，我们想要将其重新分区为4个分区，以优化后续的处理步骤：
select /*+ repartition(4) */ *
from large_dataset
注意事项
- 1.shuffle成本：重新分区会触发shuffle操作，这会增加网络传输和磁盘i/o的开销。因此，在使用时应权衡性能提升和成本增加的关系。
- 2.并行度与资源：虽然增加分区数可以提升并行度，但也需要确保集群有足够的资源来支持这些并行任务。如果资源不足，反而可能导致性能下降。
- 3.数据倾斜：虽然/*+ repartition(numpartitions) */可以缓解数据倾斜，但并不能完全解决。在极端情况下，可能需要结合其他策略（如盐值添加）来进一步解决。
- 4.适用性：并不是所有情况下都需要使用/*+ repartition(numpartitions) */。在某些情况下，自动分区可能已经是最优的选择。
结论
- repartition 提供了一种强大的方法来优化 spark sql 查询的性能，通过允许用户控制数据的物理分布。然而，它应该作为优化过程中的一个工具，而不是默认解决方案。正确的使用方法是结合对数据集特性和查询模式的理解，以及对 spark 执行计划的深入分析。
样例 [将查询数据写成一个文件]
insert overwrite directory "/user/lf/hky_month_mileage/20/31_pro/${dt}" row format delimited fields terminated by ","
select /*+ repartition(1) */
sum(mil.mileage)/1000 as mileage
from dwd.dwd_vehicle_city_mileage_di mil
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