在Hadoop的map-reduce编程模型中，框架要做的第一步事情，也是对数据进行分块切分，然后对每块数据调用mapper程序进行处理，mapper处理完将结果交给reducer进行第二阶段的处理。
在Spark中，也是同样的逻辑。Spark会先对数据进行分区处理，然后在每个分区数据上调用一个task执行线程来执行相应的计算。
在使用Python调用Spark的API的时候，首先就是加载数据，使用sc.textFile()方法来调用。sc.textFile()除了文件路径外，还有另外两个非常实用的参数：
minPartitions: 最少分区数目
use_unicode: 文件使用的编码
尤其是minPartitions这个参数，可以强行指定数据最少的分区数目，增加这个数值，就会降低每个分区的数据量。对于小型数据，但大运算量的程序（机器学习中常用的算法挖掘），如果不手动指定最少分区数，系统会根据默认的数据分区策略，可能只会将数据分成很少的一个或者几个分区，此时尽管还有大量空闲可用CPU资源，系统也会根据相应的分区数目来调用相应的一个或者几个task来执行。
此时，并没有达到真正将计算并行的效果。就像现在有一块非常大的石头，要从A地搬运到B地，老板派了几十个人来做这件事情，可是按照默认的分块机制，只将当前的大石头分成了两个小块，由两个人来搬运（其它人也帮不上忙）。剩下的几十个人只能干望着，使不上力。而那两个人却一直非常累。如果将大石头分成二十个小块，由二十个人同时搬运，此时每个人估计就只有非常小的一块了，基本上可以说在路上飞起来了，自然总的搬运时间就会快很多。
在yarn模式下，Spark一般会根据Hadoop文件的块数据大小(fs.local.block.size)来划分默认的分区数目，关于详细的实验，请参考文章：http://www.bigsynapse.com/spark-input-output 中的实验。
除在在读取文件的时候指定分区数目，还可以在RDD数据集的基础上调用方法来设置分区数目，对于从Hive或者其它数据源中读取的数据，可以使用这种方式。
Spark提供了两个修改分区的方法：
coalesce: 合并分区
repartition: 重新分配分区数目
coalesce在Hive和SparkSQL中也出现过，相当于MySQL中ifnull的判断，取出第一个非null的值，但应用在RDD上，却是一个合并分区的transofrm。从名字上可知，合并分区主要是降低分区数目。一般会用在filter方法之后，因为filter之后，以前一些分区数据可能已经很少了，此时执行合并有利用资源的利用。
除此之外，两者还有几点异同：
- 两者都能用于增加或者减少分区数目，coalesce要增加分区数目，必须设置其第二个参数shuffle=True。
- repartition(num)实际上就相当于coalesce(num, shuffle=True)。
- 因为要shuffle数据，开销比较大，所以如果只是减少分区，最好用coalesce，这样避免数据shuffle操作。
公众号支持改名了，改成“全栈数据”了。以前的名字“云戒云”太小众化了。这次把Logo也换了，欢迎各位继续关注，后面尽可能会时常更新一些简短的内容，慢慢积累。
主题还是没有变，全栈数据技术，涉及：Linux、Python、SQL、大数据、Hadoop、Spark、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、Mac、Emacs。
