Apache Spark当调用repartition($" key ")时，当每个键的所有记录的大小大于单个分区的大小时会发生什么？

当调用repartition($" key ")时，当每个键的所有记录的大小大于单个分区的大小时，Apache Spark会将该键的所有记录重新分区到多个分区中。这样做的目的是确保每个分区的数据大小都在可接受的范围内，以避免数据倾斜和性能问题。

重新分区的过程中，Spark会根据键的哈希值将记录分配到不同的分区中。具体来说，Spark会计算每个键的哈希值，并将哈希值与分区数取模，以确定记录所属的分区。这样可以保证相同键的记录被分配到相同的分区中，从而保证数据的一致性和局部性。

重新分区后，每个分区的数据大小会尽量均匀分布，以提高并行处理的效率。同时，由于每个分区的数据大小都在可接受的范围内，可以更好地利用计算资源，提高作业的执行速度。

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