算子优化 filter + coalesce

算子优化 filter + coalesce 默认情况下，经过了这种filter之后，RDD中的每个partition的数据量，可能都不太一样了。 （原本每个partition的数据量可能是差不多的） 问题： 1、每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样数量的task， 来进行处理；有点浪费task计算资源。 2、每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理每个partition的时候， 每个task要处理的数据量就不同，这个时候很容易发生什么问题？数据倾斜。。。。 比如说，第二个partition的数据量才100；但是第三个partition的数据量是900； 那么在后面的task处理逻辑一样的情况下，不同的task要处理的数据量可能差别达到了9倍， 甚至10倍以上；同样也就导致了速度的差别在9倍，甚至10倍以上。 这样的话呢，就会导致有些task运行的速度很快；有些task运行的速度很慢。这，就是数据倾斜。 针对上述的两个问题，我们希望应该能够怎么样？ 1、针对第一个问题，我们希望可以进行partition的压缩吧，因为数据量变少了， 那么partition其实也完全可以对应的变少。比如原来是4个partition，现在完全可以变成2个partition。 那么就只要用后面的2个task来处理即可。就不会造成task计算资源的浪费。 （不必要，针对只有一点点数据的partition，还去启动一个task来计算） 2、针对第二个问题，其实解决方案跟第一个问题是一样的；也是去压缩partition， 尽量让每个partition的数据量差不多。那么这样的话，后面的task分配到的partition的数据量 也就差不多。不会造成有的task运行速度特别慢，有的task运行速度特别快。避免了数据倾斜的问题。 有了解决问题的思路之后，接下来，我们该怎么来做呢？实现？ coalesce算子 主要就是用于在filter操作之后，针对每个partition的数据量各不相同的情况，来压缩partition的数量。 减少partition的数量，而且让每个partition的数据量都尽量均匀紧凑。 从而便于后面的task进行计算操作，在某种程度上，能够一定程度的提升性能。 1705行 说明一下：   这儿，是对完整的数据进行了filter过滤，过滤出来点击行为的数据 点击行为的数据其实只占总数据的一小部分 所以过滤以后的RDD，每个partition的数据量，很有可能跟我们之前说的一样，会很不均匀 而且数据量肯定会变少很多 所以针对这种情况，还是比较合适用一下coalesce算子的，在filter过后去减少partition的数量 coalesce(100) 这个就是说经过filter之后再把数据压缩的比较紧凑，压缩为100个数据分片 对这个coalesce操作做一个说明 我们在这里用的模式都是local模式，主要是用来测试，所以local模式下， 不用去设置分区和并行度的数量 local模式自己本身就是进程内模拟的集群来执行，本身性能就很高 而且对并行度、partition数量都有一定的内部的优化 这里我们再自己去设置，就有点画蛇添足 但是就是跟大家说明一下，coalesce算子的使用，即可