本文基於Spark 2.1.0版本
新手首先要明白幾個配置：
spark.default.parallelism：（默認的並發數）
如果配置文件spark-default.conf中沒有顯示的配置，則按照如下規則取值：
本地模式（不會啟動executor，由SparkSubmit進程生成指定數量的線程數來並發）：
spark-shell spark.default.parallelism = 1
spark-shell --master local[N] spark.default.parallelism = N （使用N個核）
spark-shell --master local spark.default.parallelism = 1
偽集群模式（x為本機上啟動的executor數，y為每個executor使用的core數，
z為每個 executor使用的內存）
spark-shell --master local-cluster[x,y,z] spark.default.parallelism = x * y
mesos 細粒度模式
Mesos fine grained mode spark.default.parallelism = 8
其他模式（這里主要指yarn模式，當然standalone也是如此）
Others: total number of cores on all executor nodes or 2, whichever is larger
spark.default.parallelism = max（所有executor使用的core總數， 2）
經過上面的規則，就能確定了spark.default.parallelism的默認值（前提是配置文件spark-default.conf中沒有顯示的配置，如果配置了，則spark.default.parallelism = 配置的值）
還有一個配置比較重要，spark.files.maxPartitionBytes = 128 M（默認）
The maximum number of bytes to pack into a single partition when reading files.
代表着rdd的一個分區能存放數據的最大字節數，如果一個400m的文件，只分了兩個區，則在action時會發生錯誤。
當一個spark應用程序執行時，生成spark.context，同時會生成兩個參數，由上面得到的spark.default.parallelism推導出這兩個參數的值
sc.defaultParallelism = spark.default.parallelism
sc.defaultMinPartitions = min(spark.default.parallelism,2)
當sc.defaultParallelism和sc.defaultMinPartitions最終確認后，就可以推算rdd的分區數了。
有兩種產生rdd的方式：
1，通過scala 集合方式parallelize生成rdd，
如， val rdd = sc.parallelize(1 to 10)
這種方式下，如果在parallelize操作時沒有指定分區數，則
rdd的分區數 = sc.defaultParallelism
2，通過textFile方式生成的rdd，
如， val rdd = sc.textFile(“path/file”)
有兩種情況：
a，從本地文件file:///生成的rdd，操作時如果沒有指定分區數，則默認分區數規則為：
（按照官網的描述，本地file的分片規則，應該按照hdfs的block大小划分，但實測的結果是固定按照32M來分片，可能是bug，不過不影響使用，因為spark能用所有hadoop接口支持的存儲系統，所以spark textFile使用hadoop接口訪問本地文件時和訪問hdfs還是有區別的）
rdd的分區數 = max（本地file的分片數， sc.defaultMinPartitions）
b，從hdfs分布式文件系統hdfs://生成的rdd，操作時如果沒有指定分區數，則默認分區數規則為：
rdd的分區數 = max（hdfs文件的block數目， sc.defaultMinPartitions）
補充：
1，如果使用如下方式，從HBase的數據表轉換為RDD，則該RDD的分區數為該Table的region數。
String tableName ="pic_test2";
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,tableName);
conf.set(TableInputFormat.SCAN,convertScanToString(scan));
JavaPairRDD hBaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf,
TableInputFormat.class,ImmutableBytesWritable.class,
Result.class);
Hbase Table:pic_test2的region為10，則hBaseRDD的分區數也為10。
2，如果使用如下方式，通過獲取json（或者parquet等等）文件轉換為DataFrame，則該DataFrame的分區數和該文件在文件系統中存放的Block數量對應。
Dataset<Row> df = spark.read().json("examples/src/main/resources/people.json");
people.json大小為300M，在HDFS中占用了2個blocks，則該DataFrame df分區數為2。
3，Spark Streaming獲取Kafka消息對應的分區數，不在本文討論。
作者：俺是亮哥
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來源：簡書
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