RDD分区的设定规则涉及多个因素，具体如下：

（1）local模式
默认并行度取决于本地机器的核数，即
local: 没有指定CPU核数，则所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算
local[K]:指定使用K个Core来运行计算，比如local[2]就是运行2个Core来执行
local[*]: 自动帮你按照CPU的核数来设置线程数。比如CPU有4核，Spark帮你自动设置4个线程计算

（2）集群模式
集群模式包含Stanalone、Yarn模式，Mesos的默认并行度为8
默认并行度取决于所有executor上的总核数与2的最大值，比如集群模式的设置如下：
--num-executors 5
--executor-cores 2
上面配置Executor的数量为5，每个Executor的CPU Core数量为2，
executor上的总核数10，则默认并行度为Max(10,2)=10。
 

一、默认分区规则

1. 从本地文件创建
   分区数默认为： $$ \text{min}( \text{defaultParallelism}, 2 ) $$ 其中 defaultParallelism 由集群配置决定（如 spark.default.parallelism）。

2. 从HDFS文件创建
   分区数等于HDFS文件的块数（Block），每个块对应一个分区。

3. 通过parallelize()创建
   分区数由 spark.default.parallelism 参数控制。若未配置：

   • 本地模式：等于CPU核心数
   • 集群模式：等于所有Executor的总核心数

二、分区调整方法

1. 手动指定分区数
   在创建RDD时通过参数直接指定：

   sc.textFile("path", numPartitions = N)
   sc.parallelize(data, numSlices = N)
   

2. 转换操作后的分区变化

   • filter()、map()等操作：继承父RDD的分区数
   • union()：分区数为父RDD分区数之和
   • join()、groupByKey()：默认使用哈希分区，分区数由 spark.default.parallelism 决定

3. Shuffle操作的分区控制
   通过参数指定Shuffle后的分区数：

   rdd.reduceByKey(func, numPartitions = N)
   rdd.repartition(N)  // 强制重分区
   rdd.coalesce(N)      // 合并分区（无Shuffle）
   

三、分区数优化原则

1. 分区数与并行度
   每个分区对应一个Task，分区数应满足： $$ \text{总分区数} \geq \text{集群总核心数} \times 2 $$ 避免核心闲置或任务排队。

2. 分区大小建议
   单个分区数据量建议在 128MB~1GB 之间。过大易导致OOM，过小增加调度开销。

3. 动态调整场景

   • 数据倾斜时：对Key重新分区（如 repartition）
   • 迭代计算时：通过 persist() 缓存合适的分区数

四、关键配置参数

提示：实际分区数需结合数据规模、集群资源和计算逻辑动态调整。可通过 rdd.getNumPartitions 查看当前分区数。