前言
在Apache Spark中，repartition和coalesce是两种用于重新分区RDD或DataFrame的转换操作。它们的主要区别在于它们对分区数量的处理方式和使用场景。repartition 是 coalesce shuffle为True的实现。 两者使用的场景。 首先，repartition 的shuffle比较慢， coalesce 虽然不需要shuffle，但是，指定coalesce保留的partition数目后，只有相应数目的executor-cores 进行合并，其他的核会进行空计算，导致机器利用效率比较低。因此，如果需要保留的partition还是比较大，但同时比之前的partition小的，可以考虑coalesce，效率应该会高点：
repartition
repartition操作用于改变RDD或DataFrame的分区数量。这个操作可以增加或减少分区的数量，并且可以指定一个分区器来控制数据在新分区中的分布。
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增加分区：如果新的分区数大于当前分区数，
repartition会将数据重新分配到更多的分区中，这可能会导致数据的重新洗牌（shuffle）。 -
减少分区：如果新的分区数小于当前分区数，
repartition会合并现有的分区，这同样可能涉及到数据的重新洗牌。 - 使用场景：当需要调整数据的并行度以适应不同的计算资源或优化性能时使用。例如，如果一个任务因为数据倾斜而运行缓慢，可以通过增加分区来改善性能。
coalesce
coalesce操作用于减少RDD或DataFrame的分区数量，但是与repartition不同，它不会增加分区数量。
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减少分区：
coalesce只能减少分区数量，如果指定的分区数大于当前分区数，它将保持当前的分区数不变。 -
无数据洗牌：与
repartition不同，coalesce在减少分区时尽可能避免数据的重新洗牌，这使得它在减少分区时更加高效。 -
使用场景：当需要减少数据的并行度，以减少资源消耗或在执行减少操作（如
reduce或collect）之前准备数据时使用。
df.repartition(1).write.mode("overwrite").option("header","true").option("emptyValue","")/
.csv("%s/chunjiechangan"%(save_path))