如何在将数据导入Spark时设置分区/节点的数量
如何在将数据导入Spark时设置分区/节点的数量
问题：我想从S3中使用Spark EMR导入数据，使用以下代码：
data = sqlContext.read.json("s3n://.....")
有没有办法我可以设置Spark使用的节点数来加载和处理数据？这是我处理数据的一个例子：
data.registerTempTable("table")
SqlData = sqlContext.sql("SELECT * FROM table")
背景：数据不是太大，加载到Spark中和查询花费了很长时间。我认为Spark将数据分区到了太多的节点上。我希望能够手动设置这个值。我知道在处理RDD和sc.parallelize时，我可以将分区数量作为输入传递。此外，我还看到了repartition()，但我不确定它是否能解决我的问题。在我的示例中，变量data是一个DataFrame。
让我更准确地定义一下分区。第一种定义：通常称为“分区键”，选择并索引一列以加快查询速度（这不是我想要的）。第二种定义：（这是我关心的）假设你有一个数据集，Spark决定将其分布在许多节点上，以便可以并行对数据进行操作。如果数据大小太小，这可能会进一步降低处理速度。我如何设置这个值？
问题原因：导入数据到Spark时，输入分区/节点数量是由文件系统配置决定的。一个大小为1GB的文件，块大小为128MB，将会生成10个任务。目前还不清楚是否可以更改这个数量。
解决方法：如果输入分区很多，使用repartition可能会导致大量的数据洗牌（数据交换）在分区之间。解决这个问题并没有一个万能的方法，需要进行尝试，并使用WebUI来查看生成了多少个任务。
以下是整理后的文章：
当我们将数据导入到Spark时，有时候我们希望能够设置输入分区或者节点的数量。然而，实际上这个数量是由文件系统配置决定的。比如，假设我们有一个大小为1GB的文件，并且文件系统的块大小设置为128MB，那么我们将会得到10个任务。目前还没有找到一种可以改变这个数量的方法。
当我们在导入数据时，有时候会遇到一个问题，就是输入分区太多。在这种情况下，使用repartition可能会导致大量的数据洗牌（数据交换）在分区之间。这将会产生大量的数据流量，影响效率。
为了解决这个问题，我们需要进行一些尝试。我们可以使用Spark的WebUI来查看生成了多少个任务。根据生成的任务数量，我们可以调整输入分区或者节点的数量，以达到我们想要的效果。
总之，当我们导入数据到Spark时，我们需要注意输入分区或者节点的数量。虽然这个数量是由文件系统配置决定的，但我们可以通过一些方法进行调整，以提高导入数据的效率。
当在Spark中导入数据时，我们可能会遇到需要设置分区或节点数量的情况。下面的内容提供了解决这个问题的原因和方法。
解决方法之一是通过在DataFrame上调用repartition()方法来设置分区。这将重新分区数据并将其重新分布到指定数量的分区中。例如，可以使用以下代码将DataFrame重新分区为100个分区：
dataframe.repartition(100)
另一种解决方法是通过设置spark.sql.shuffle.partitions属性来指定分区数量。可以在创建Hive上下文之后设置该属性，也可以通过传递给spark-submit命令的--conf选项来设置。例如，可以使用以下命令将分区数量设置为100：
spark-submit .... --conf spark.sql.shuffle.partitions=100
这两种方法都可以用于设置导入数据时的分区或节点数量，具体使用哪种方法取决于个人偏好和具体需求。
默认情况下，Spark将数据划分为200个分区。可以通过在SQL上下文中使用set命令来更改分区数，例如：`sqlContext.sql("set spark.sql.shuffle.partitions=10");`。然而，需要根据数据的特点谨慎设置分区数。
那么如何确定应该设置多少个分区呢？什么是“数据特点”？
“数据特点”是指数据的大小、数据分布和计算任务的复杂性等因素。根据这些特点，可以确定适当的分区数，以优化Spark作业的性能。以下是一些常见的数据特点和相应的分区设置建议：
1. 数据大小：如果数据集较小（几百MB），可以设置较少的分区数，如10个。这样可以减少分区管理的开销，并提高作业的执行速度。如果数据集非常大（几十GB或更大），可以设置更多的分区数，如100或更多，以充分利用集群资源。
2. 数据分布：如果数据分布不均匀，某些分区可能会比其他分区更大或更小。在这种情况下，可以根据数据分布情况设置不同的分区数。例如，如果有一个非常大的分区，可以将其拆分为多个较小的分区，以平衡负载。
3. 计算任务的复杂性：如果计算任务非常复杂且需要大量的内存和计算资源，可以增加分区数，以并行处理更多的数据块。这样可以提高作业的并行度和整体性能。
总结起来，根据数据的特点设置适当的分区数是优化Spark作业性能的关键。需要根据数据大小、数据分布和计算任务的复杂性等因素来确定分区数。通过合理设置分区数，可以提高作业的执行速度和整体性能。