Spark中RDD的分割槽數時如何的？

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val rdd = sc.parallelize(list,

6)

val sc =

new sparkcontext(
new sparkconf(
).set(
"spark.default.parallelism"
,"10"
).setmaster(
"local[4]"
)"test"
))

1.2.1、集群模式

分割槽數 = math.max(所有executor cpu核數, 2)

1.2.2、本地模式

val sc =

newsparkcontext
(new
sparkconf()
.set
("spark.default.parallelism"
,"10").
setmaster
("local[4]").
("test"))
//本例中分割槽數就是4

分割槽數 = 指定分割槽數

val rdd = sc.textfile(

"datas",4
)//分割槽數就是4

分割槽數: 預設分割槽數 = 父rdd分割槽數

spark 的RDD分割槽

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