Spark重新分区—repartition和coalesce的用法

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重分区函数：

    repartition(numPartitions:Int):RDD[T]

    coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T]

    它们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，（假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）

     1）N

     2）如果N>M并且N和M相差不多，(假如N是1000，M是100)那么就可以将N个分区中的若干个分区合并成一个新的分区，最终合并为M个分区，这时可以将shuff设置为false，在shuffl为false的情况下，如果M>N时，coalesce为无效的，不进行shuffle过程，父RDD和子RDD之间是窄依赖关系。

     3）如果N>M并且两者相差悬殊，这时如果将shuffle设置为false，父子ＲＤＤ是窄依赖关系，他们同处在一个Stage中，就可能造成Spark程序的并行度不够，从而影响性能，如果在M为1的时候，为了使coalesce之前的操作有更好的并行度，可以讲shuffle设置为true。

    总之：如果shuff为false时，如果传入的参数大于现有的分区数目，RDD的分区数不变，也就是说不经过shuffle，是无法将RDDde分区数变多的。