第四篇：coalesce 和repartition 在shuffle 和并行度之间的选择（spark2.3持续更新中...........）

coalesce：不需要shuffle, 最大线程数，并行度受分区数的影响,如果合并成的分区数过少，可以采用repartition

def coalesce(numPartitions: Int): Dataset[T] = withTypedPlan {Repartition(numPartitions, shuffle = false, logicalPlan)
}

repartition: 需要进行shuffle，并行度很高.扩大分区的时候使用，还有就是在合并分区过少的时候使用，以免影响并行度

def repartition(numPartitions: Int): Dataset[T] = withTypedPlan {Repartition(numPartitions, shuffle = true, logicalPlan)
}

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