无法使用Spark 3.0.1更改Pyspark中的分区数量

在Pyspark中，要更改分区数量，可以使用repartition()或coalesce()方法。这两个方法都可以用于重新分区数据集，但有一些区别。

1. repartition()方法：该方法会进行数据洗牌(shuffle)，即重新分配数据到新的分区。它会产生一个全新的分区，可以增加或减少分区数量。使用repartition()方法时，可以指定新的分区数量作为参数。

示例代码：

df = df.repartition(10)  # 将数据集重新分区为10个分区

1. coalesce()方法：该方法只能减少分区数量，不会进行数据洗牌。它会将多个小分区合并为一个大分区，因此可能会导致数据不均衡。使用coalesce()方法时，可以指定新的分区数量作为参数。

示例代码：

df = df.coalesce(5)  # 将数据集合并为5个分区

无论是使用repartition()还是coalesce()方法，都需要注意以下几点：

• 分区数量的选择应根据数据量和计算资源进行合理的调整，以避免数据倾斜或资源浪费。
• 分区数量过多可能会导致性能下降，因为每个分区都需要一定的资源来管理。
• 分区数量过少可能会导致数据倾斜，某些分区的数据量过大，影响计算效率。

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