针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题，有哪些处理策略？
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针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题，有两种处理策略：一是进行重分区（repartition算子），但会触发shuffle，增加额外的IO成本；二是Lindorm进行预分区，但需要结合rowkey的设计一起使用，可能会影响scan的效率。
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