我想知道一旦转换具有 numPartitions 参数，是否应该设置分区编号。 例如，当我在代码中创建第一个 RDD 时，我设置了分区号。如果我创建另一个RDD，默认分区号会与第一个RDD相同吗？
最佳答案
默认情况下，spark 会负责将数据集划分为分区。还将处理在初始之上执行的任何操作。
但是，有时您可能需要将所有数据放在一个分区中，以便根据您的功能需求更好地进行分组。那么分区号会有帮助。在此阶段，您还应该验证执行器的内存设置，因为现在所有数据都将位于一个分区中。
另一种情况是，当您执行过滤时。当您执行过滤时，即使大多数记录被过滤掉，内部也会保留相同的分区。这会导致空心隔断。所以在这种情况下，你可以合并。此方法需要 numOfPartitions。
还有 rePartition() 方法，它以 numOfPartitions 作为输入。这涉及到重新洗牌。您可以找到它们here
大家可以根据自己的需要来选择
关于java - 是否需要到处设置分区号？ Spark ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40996603/