为什么SparkContext.TextFile的分区参数不生效？
scala> val p=sc.textFile("file:///c:/_home/so-posts.xml", 8) //i've 8 cores
p: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[56] at textFile at <console>:21
scala> p.partitions.size
res33: Int = 729
scala> p1 = p.repartition(8)
scala> p1.partitions.size
res60: Int = 8
scala> p1.count
共有1个答案
@zero323确定了这一点，但我想我应该添加更多的（低级）背景知识，说明这个minPartitions输入参数是如何影响分区数量的。
tl；dr partition参数确实对sparkcontext.textfile的最小值有影响（不完全正确！）分区数。
在这种使用sparkcontext.textfile的特殊情况下，分区数由textfile使用的org.apache.hadoop.mapred.textInputFormat.getsplits(jobConf,minPartitions）直接计算。TextInputFormat只知道如何使用Spark对分布式数据进行分区（也就是拆分），只遵循建议。
FileInputFormat是所有基于文件的InputFormat的基类。这提供了getSplits(JobConf，int)的通用实现。FileInputFormat的子类还可以重写isSplitable（FileSystem,Path）方法，以确保输入文件不会被拆分，并由映射器作为一个整体进行处理。
这是Spark如何利用Hadoop API的一个很好的例子。
顺便说一句，你可能会发现这些来源很有启发性；-）
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