重分区算法对数据进行完全洗牌，并创建大小相等的数据分区。Coalesce结合现有分区以避免完全洗牌。

Coalesce可以很好地使用一个具有大量分区的RDD，并将单个工作节点上的分区组合在一起，以生成一个具有较少分区的最终RDD。

重新分区将重新洗牌RDD中的数据，以产生您请求的最终分区数量。 DataFrames的分区看起来像是一个应该由框架管理的低级实现细节，但事实并非如此。当将大的dataframe过滤成小的dataframe时，你应该总是对数据进行重新分区。 你可能会经常把大的数据帧过滤成小的数据帧，所以要习惯重新分区。

如果你想了解更多细节，请阅读这篇博客文章。

重分区:将数据移到新的分区中。

如。初始数据帧划分为200个分区。

df.repartition(500):数据将从200个分区重新排列到新的500个分区。

联合:将数据移到现有的分区中。

df.coalesce(5):数据将从剩余的195个分区转移到5个现有分区。

从代码和代码文档中可以看出，coalesce(n)与coalesce(n, shuffle = false)相同，而repartition(n)与coalesce(n, shuffle = true)相同。

因此，合并和重新分区都可以用来增加分区的数量

使用shuffle = true，实际上可以合并为更大的数字 的分区。如果你有少量的分区，这很有用， 比如100，可能有几个分区异常大。

另一个需要强调的重要注意事项是，如果您大幅减少分区数量，则应该考虑使用合并的打乱版本(在这种情况下与重新分区相同)。这将允许您的计算在父分区上并行执行(多个任务)。

然而，如果你正在做一个激烈的合并，例如numPartitions = 1，这可能会导致你的计算发生在比你想要的更少的节点上(例如，numPartitions = 1的情况下只有一个节点)。为了避免这种情况，你可以传递shuffle = true。这将添加一个shuffle步骤，但意味着当前的上游分区将并行执行(无论当前分区是什么)。

相关答案也请参考此处

有一个重分区>>合并的用例，即使在@Rob的回答中提到的分区号减少，也就是将数据写入单个文件。

@Rob的回答暗示了一个好的方向，但我认为需要一些进一步的解释来理解引擎盖下面发生了什么。

如果您需要在写入数据之前过滤数据，那么重新分区比coalesce更适合，因为coalesce将在加载操作之前下推。

例如: load () . map(…).filter(…).coalesce (1) .save ()

翻译: load () .coalesce (1) . map(…).filter(…).save ()

这意味着您的所有数据将被压缩到一个单独的分区中，在那里它将被过滤，失去所有的并行性。 这种情况甚至会发生在非常简单的过滤器，如column='value'。

load().map(…).filter(…).repartition(1).save()

在这种情况下，在原始分区上并行地进行过滤。

举个数量级的例子，在我的例子中，当从Hive表加载后过滤109M行(~105G)和~1000个分区时，运行时从合并(1)的~6h下降到重新分区(1)的~2m。

具体示例取自AirBnB的这篇文章，这篇文章非常好，甚至涵盖了Spark中重新分区技术的更多方面。

联合——可以增加或减少分区 重新分区——只会增加分区

但是我想说性能纯粹是基于用例的。联合并不总是比重新划分好。

贾斯汀的回答很棒，这个回答更有深度。

重分区算法进行完全洗牌，并使用均匀分布的数据创建新分区。让我们用1到12的数字创建一个DataFrame。

val x = (1 to 12).toList
val numbersDf = x.toDF("number")

numbersDf在我的机器上包含4个分区。

numbersDf.rdd.partitions.size // => 4

下面是数据在分区上的划分方式:

Partition 00000: 1, 2, 3
Partition 00001: 4, 5, 6
Partition 00002: 7, 8, 9
Partition 00003: 10, 11, 12

让我们使用重分区方法进行一次完全洗牌，并在两个节点上获得这些数据。

val numbersDfR = numbersDf.repartition(2)

下面是如何在我的机器上划分numbersDfR数据:

Partition A: 1, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 12
Partition B: 2, 5, 8, 11

重分区方法创建新分区，并在新分区中均匀分布数据(对于较大的数据集，数据分布更均匀)。

合并和重新划分的区别

Coalesce使用现有分区来最小化打乱的数据量。重新分区创建新分区并进行完全洗牌。合并的结果是产生具有不同数据量的分区(有时分区的大小相差很大)，而重新分区的结果是产生大小大致相同的分区。

合并和重新分区哪个更快?

联合可能比重新分区运行得快，但大小不等的分区通常比大小相等的分区运行得慢。在过滤了一个大型数据集之后，通常需要对数据集重新分区。我发现重新分区总体上更快，因为Spark是为处理相同大小的分区而构建的。

注意:我很好奇地发现重新分区会增加磁盘上数据的大小。在对大型数据集使用重分区/合并时，请确保运行测试。

如果你想了解更多细节，请阅读这篇博客文章。

当你在实践中使用合并和重分区

See this question on how to use coalesce & repartition to write out a DataFrame to a single file It's critical to repartition after running filtering queries. The number of partitions does not change after filtering, so if you don't repartition, you'll have way too many memory partitions (the more the filter reduces the dataset size, the bigger the problem). Watch out for the empty partition problem. partitionBy is used to write out data in partitions on disk. You'll need to use repartition / coalesce to partition your data in memory properly before using partitionBy.