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在 spark 中,我了解如何使用 wholeTextFiles
和 textFiles
,但我不确定何时使用哪个。这是我目前所知道的:
wholeTextFiles
,否则使用textFiles
。 我认为默认情况下,wholeTextFiles
和textFiles
分别按文件内容和行进行分区。但是,它们都允许您更改参数 minPartitions
。
那么,更改分区如何影响这些分区的处理方式?
例如,假设我有一个包含 100 行的非常大的文件。将其处理为具有 100 个分区的 wholeTextFiles
与使用默认分区 100 将其处理为 textFile
(逐行分区)之间有什么区别。
它们之间有什么区别?
最佳答案
作为引用,wholeTextFiles
使用 WholeTextFileInputFormat
扩展 CombineFileInputFormat .
一些关于 wholeTextFiles
的注释。
wholeTextFiles
返回的 RDD 中的每条记录都有文件名和文件的全部内容。这意味着(根本)无法拆分文件。CombineFileInputFormat
,所以它会尝试将多组较小的文件合并到一个分区中。如果我在一个目录中有两个小文件,这两个文件可能最终会位于一个分区中。如果我设置 minPartitions=2
,那么我可能会取回两个分区。
现在,如果我设置 minPartitions=3
,我仍然会得到两个分区,因为 wholeTextFiles
的约定是 RDD 中的每条记录都包含一个完整的文件.
关于python - 分区数如何影响 `wholeTextFiles` 和 `textFiles` ?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33906583/
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