Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数
版权声明：本文由董可伦首发于https://dongkelun.com，非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/81663018 我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言 熟悉Spark的分区对于Spark性能调优很重要，本文总结Spark通过各种函数创建RDD、DataFrame时默认的分区数，其中主要和sc.defaultParallelism、sc.defaultMinPartitions以及HDFS文件的Block数量有关，还有很坑的某些情况的默认分区数为1。 如果分区数少，那么并行执行的task就少，特别情况下，分区数为1，即使你分配的Executor很多，而实际执行的Executor只有1个，如果数据很大的话，那么任务执行的就很慢，好像是卡死了~，所以熟悉各种情况下默认的分区数对于Spark调优就很有必要了，特别是执行完算子返回的结果分区数为1的情况，更需要特别注意。（我就...
