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Quelle est la différence entre coalesce et repartition lorsqu'il s'agit de mélanger des partitions dans spark
gpt
Coalesce est utilisé pour fusionner des partitions adjacentes dans un RDD, ce qui permet de réduire le nombre de partitions. Il permet également de redistribuer de manière optimisée le travail lors de la répartition des données sur les nœuds de calcul.

Repartition, en revanche, est utilisé pour augmenter ou diminuer le nombre de partitions dans un RDD. Il répartit les données de manière aléatoire en fonction du nombre spécifié de partitions. Cette opération peut être coûteuse en termes de temps de traitement, car les données doivent être déplacées sur les nœuds du cluster.

En résumé, coalesce est utilisé pour réduire le nombre de partitions tandis que repartition est utilisé pour augmenter ou diminuer le nombre de partitions.