[spark] coalesce() 和 repartition()的区别

coalesce(1) 的主要作用是将数据合并到尽可能少的分区中，而 repartition(1) 则是将数据随机重分区为一个分区。这使得 coalesce(1) 相对而言更加高效，因为它减少了数据移动的次数，只需要在当前 Executor 上将所有分区的数据都收集到当前应用程序的单个 Executor 中。而 repartition(1) 则需要进行大量的数据移动和 shuffle 操作，这会增加应用程序的开销并增加运行时间。

因此，如果只是将数据合并到一个分区中，并不需要生成新的 RDD 或重新分配数据分区，则应该使用 coalesce(1)。但是，如果希望将数据重新分区为一个分区，或者想要生成新的 RDD，需要使用 repartition(1)。

总的来说，如果数据量较大，使用 coalesce(1) 比使用 repartition(1) 更高效。如果数据较小，则两种方法可能效率相当，但是 coalesce(1) 仍然是更好的选择，因为它可以减少不必要的 shuffle 操作和数据移动。