Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.RebalanceBatchOp
Python 类名:RebalanceBatchOp

功能介绍

该组件对数据进行 rebalance。

实现原理

将数据按轮转(round-robin)的方式划分分区,后续每个 worker 处理一个分区,各个分区间负载相等。
可以用于优化数据倾斜带来的性能问题。

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 取值范围 默认值

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  2. import pandas as pd
  3. useLocalEnv(1)
  4. df = pd.DataFrame([
  5. ["0,0,0"],
  6. ["0.1,0.1,0.1"],
  7. ["0.2,0.2,0.2"],
  8. ["9,9,9"],
  9. ["9.1,9.1,9.1"],
  10. ["9.2,9.2,9.2"]
  11. ])
  12. inOp = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='Y string')
  13. inOp.link(RebalanceBatchOp()).print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  2. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.RebalanceBatchOp;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  5. import org.junit.Test;
  6. import java.util.Arrays;
  7. import java.util.List;
  8. public class RebalanceBatchOpTest {
  9. @Test
  10. public void testRebalanceBatchOp() throws Exception {
  11. List <Row> df = Arrays.asList(
  12. Row.of("0,0,0"),
  13. Row.of("0.1,0.1,0.1"),
  14. Row.of("0.2,0.2,0.2"),
  15. Row.of("9,9,9"),
  16. Row.of("9.1,9.1,9.1"),
  17. Row.of("9.2,9.2,9.2")
  18. );
  19. BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "Y string");
  20. inOp.link(new RebalanceBatchOp()).print();
  21. }
  22. }

运行结果

| Y | | —- |

| 0,0,0 |

| 0.1,0.1,0.1 |

| 0.2,0.2,0.2 |

| 9,9,9 |

| 9.1,9.1,9.1 |

| 9.2,9.2,9.2 |