parallelize调用中的numSlices被后面的coalesce覆盖

在Spark中，parallelize是将一个已有的集合转化为分布式数据集（RDD）的方法。它将集合切分成多个分区，并在集群中的多个节点上并行处理这些分区。在parallelize方法中，numSlices参数用于指定切分成的分区数。

而coalesce是Spark中的一个操作，用于减少RDD的分区数。它将多个分区合并为较少的分区，以减少数据的传输和处理开销。coalesce方法可以通过传递参数shuffle来触发数据的重新分区，但默认情况下，它只是简单地合并分区而不进行数据的洗牌操作。

在给定的问答内容中，numSlices参数在parallelize调用中指定了切分成的分区数。然而，后面的coalesce操作可能会覆盖这个参数的设置，导致分区数发生变化。

如果我们想确保在coalesce操作后分区数不变，可以使用repartition方法代替coalesce方法。repartition方法会触发数据的洗牌操作，确保分区数的改变。

总结起来，parallelize调用中的numSlices参数用于指定切分成的分区数，而后面的coalesce操作可能会覆盖这个设置。如果需要保持分区数不变，可以使用repartition方法代替coalesce方法。

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