这两个数字似乎都相对较高，并且不清楚如何创建 DataFrame 或测量时间，但一般来说，这样的差异可以通过与分区数量相比较少的记录来解释 .

spark.sql.shuffle.partitions 的默认值为200，表示您获得的任务数 . 使用50K记录时，启动任务的开销将高于从并行执行中获得的加速 . 让我们用一个简单的例子来说明 . 首先让我们创建一个示例数据：

import string

import random

random.seed(323)

def random_string():

n = random.randint(3, 6)

return (''.join(random.choice(string.ascii_uppercase) for _ in range(n)), )

df = (sc

.parallelize([random_string() for _ in range(50000)], 8).toDF(["name"])

.cache())

并根据 shuffle.partitions 的数量来衡量时间：

sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "1")

%timeit -n 10 df.groupby('name').count().collect()

## 10 loops, best of 3: 504 ms per loop

sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "1")

%timeit -n 10 df.groupby('name').count().collect()

## 10 loops, best of 3: 451 ms per loop

sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "100")

%timeit -n 10 df.groupby('name').count().collect()

## 10 loops, best of 3: 624 ms per loop

sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "200")

%timeit -n 10 df.groupby('name').count().collect()

## 10 loops, best of 3: 778 ms per loop

sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "1000")

%timeit -n 10 df.groupby('name').count().collect()

## 10 loops, best of 3: 1.75 s per loop

虽然这些值与您声称的值不可比，并且此数据已在本地模式下收集，但您可以看到相对清晰的模式 . 这同样适用于RDD：

from operator import add

%timeit -n 10 df.rdd.map(lambda x: (x['name'], 1)).reduceByKey(add, 1).collect()

## 10 loops, best of 3: 414 ms per loop

%timeit -n 10 df.rdd.map(lambda x: (x['name'], 1)).reduceByKey(add, 10).collect()

## 10 loops, best of 3: 439 ms per loop

%timeit -n 10 df.rdd.map(lambda x: (x['name'], 1)).reduceByKey(add, 100).collect()

## 10 loops, best of 3: 1.3 s per loop

%timeit -n 10 df.rdd.map(lambda x: (x['name'], 1)).reduceByKey(add, 1000).collect()

## 10 loops, best of 3: 8.41 s per loop

在适当的分布式环境中，由于网络IO的成本，这将更高 .

仅供比较，让我们检查在没有Spark的情况下在本地执行此任务需要多长时间

from collections import Counter

data = df.rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

%timeit -n 10 Counter(data)

## 10 loops, best of 3: 9.9 ms per loop

您还应该查看数据位置 . 根据您使用的存储和配置，即使使用这样的小输入，这也会给您的作业增加额外的延迟 .