但是你也应该确保，如果你在处理巨大的数据，将要合并的节点的数据应该是高度配置的。因为所有的数据都会加载到那些节点上，可能会导致内存异常。 虽然赔款很贵，但我还是愿意用它。因为它对数据进行了洗牌和平均分配。

在合并和重新分区之间进行明智的选择。

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。

Coalesce使用现有分区来最小化数据量 被打乱。重新分区将创建新的分区并执行满分区 洗牌。 合并会产生具有不同数据量的分区 (有时分区有许多不同的大小)和 重新分区会产生大小大致相同的分区。 合并可以减少分区，但修复可以用来增加或减少分区。

它避免了完全洗牌。如果已知分区数量正在减少，则执行器可以安全地将数据保存在最小分区数量上，只将数据从额外的节点移到我们保留的节点上。

所以，它会是这样的:

Node 1 = 1,2,3
Node 2 = 4,5,6
Node 3 = 7,8,9
Node 4 = 10,11,12

然后合并到2个分区:

Node 1 = 1,2,3 + (10,11,12)
Node 3 = 7,8,9 + (4,5,6)

注意，节点1和节点3不需要移动其原始数据。

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。

以下是代码级别的一些额外细节/差异:

在这里只添加函数定义，完整的代码实现检查spark的github页面。

下面是在数据帧上重新分区的不同方法: 点击这里查看完整实现。

def repartition(numPartitions: Int): Dataset[T]

每当我们在dataframe上调用上述方法时，它都会返回一个新的数据集，该数据集恰好有numPartitions分区。

def repartition(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): Dataset[T]

上述方法返回一个新的数据集，该数据集由给定的分区表达式划分为numPartitions。生成的数据集是哈希分区的。

 def repartition(partitionExprs: Column*): Dataset[T]

上面的方法返回一个新的数据集，由给定的分区表达式划分，使用spark.sql.shuffle.partitions作为分区数。生成的数据集是哈希分区的。

def repartitionByRange(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): Dataset[T]

上述方法返回一个新的数据集，该数据集由给定的分区表达式划分为numPartitions。生成的数据集是范围分区的。

def repartitionByRange(partitionExprs: Column*): Dataset[T]

上面的方法返回一个新的数据集，由给定的分区表达式划分，使用spark.sql.shuffle.partitions作为分区数。生成的数据集是范围分区的。

但是对于合并，我们只有以下方法在数据框架上:

def coalesce(numPartitions: Int): Dataset[T] 

上述方法将返回一个新的数据集，该数据集恰好有numPartitions分区

下面是RDD上可用于重分区和合并的方法: 点击这里查看完整实现。

  def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
           partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
          (implicit ord: Ordering[T] = null)
  : RDD[T]

  def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)

}

基本上，重分区方法通过将shuffle值传递为true来调用合并方法。 现在如果我们在RDD上使用coalesce方法，通过传递shuffle值为true，我们也可以增加分区!