spark如何分区？
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分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的个数决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。spark默认分区方式是HashPartitioner．只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None，每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。
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