Spark RDD 默认分区数量 - repartitions和coalesce异同

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RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量，

1、默认由文件读取的话，本地文件会进行shuffle，hdfs文件默认会按照dfs分片来设定。

2、计算生成后，默认会按照executor-number*executor-cores来分片，也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片，而不是工作实例数。

RDD.repartitions(n:Int)和RDD.coalesce(n:Int,shuffle : Boolean)

都是对RDD进行重新分区。

源码实现上：def repartitions(n:Int) = coalesce(n,true)

coalesce在shuffle参数为true是，必要情况下会进行shuffle操作。但若为False，则在不shuffle的情况下尽量满足重分区操作。

repartition则是在shuffle配置为true下的coalesce。

故而，对性能要求较高情况下或对重分区结果要求不苛刻的情况下，使用coalesce进行重分区，shuffle配置默认为false。

对重分区结果要求比较精准的情况下，使用repartition或者shuffle置true的coalesce。

小结：RDD分区数按照核数来分而不是实例数。

Spark RDD 默认分区数量 - repartitions和coalesce异同

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