标签:SparkContext Int 分区 defaultParallelism 源码 conf Spark spark
目录- 版本
- 结论
- 代码入口
- SparkContext -> textFile
- SparkContext -> defaultMinPartitions
- SparkContext -> defaultParallelism
- TaskSchedulerImpl
- LocalSchedulerBackend
版本
本分析基于Spark version 3.1.2
结论
local模式下,默认最小分区数不会超过2
- 如果对spark.default.parallelism属性赋值 && 值>=2,则分区数为2.
- 其他情形分区数为1.
代码入口
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("my-spark-01")
conf.setMaster("local")
// 取消如下注释,分区数为2;否则分区数为1
// conf.set("spark.default.parallelism", "3")
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("./data/words")
SparkContext -> textFile
def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {...}
SparkContext -> defaultMinPartitions
// 默认最小分区数不会超过2
def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2)
SparkContext -> defaultParallelism
def defaultParallelism: Int = {
...
taskScheduler.defaultParallelism
}
TaskSchedulerImpl
override def defaultParallelism(): Int = backend.defaultParallelism()
LocalSchedulerBackend
// totalCores在系统初始化时赋值为1
// 如果在程序启动时没有设置spark.default.parallelism的值,那么该方法返回值是1
override def defaultParallelism(): Int =
scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)
标签:SparkContext,Int,分区,defaultParallelism,源码,conf,Spark,spark 来源: https://www.cnblogs.com/abc608088/p/16218876.html
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