spark分区原则？
Spark分区原则及方法
spark分区的一个分区原则：尽可能是得分区的个数等于集群核心数目
下面我们仅讨论Spark默认的分区个数，这里分别就parallelize和textFile具体分析其默认的分区数
无论是本地模式、Standalone模式、YARN模式或Mesos模式，我们都可以通过spark.default.parallelism来配置其默认分区个数，若没有设置该值，则根据不同的集群环境确定该值
本地模式：默认为本地机器的CPU数目，若设置了local[N],则默认为N
Apache Mesos：默认的分区数为8
Standalone或YARN：默认取集群中所有核心数目的总和，或者2，取二者的较大值。对于parallelize来说，没有在方法中的指定分区数，则默认为spark.default.parallelism，对于textFile来说，没有在方法中的指定分区数，则默认为min(defaultParallelism,2)，而defaultParallelism对应的就是spark.default.parallelism。如果是从hdfs上面读取文件，其分区数为文件分片数(128MB/片)