Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数_spark默认分区数

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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。（我就被坑过，我已经分配了足够多的Executor、默认的并行度、以及执行之前的数据集分区数，但分区数依然为1）

1、关于 sc.defaultMinPartitions

sc.defaultMinPartitions=min(sc.defaultParallelism,2)
也就是sc.defaultMinPartitions只有两个值1和2，当sc.defaultParallelism>1时值为2，当sc.defaultParallelism=1时，值为1