saprk rdd默认分区

Spark RDD的默认分区是根据集群中可用的CPU核心数确定的。在Spark中，每个CPU核心都被视为一个计算资源单位，因此RDD的默认分区数目等于可用的CPU核心数。例如，如果集群中有8个CPU核心，那么RDD默认会被分成8个分区。

默认分区的目的是将数据划分为多个片段，以并行处理和执行操作。每个分区都可以在集群中的不同节点上并行处理，从而提高作业的处理效率。

当然，可以通过在创建RDD时指定分区数目来自定义RDD的分区数目。例如可以使用`repartition()`或`coalesce()`等方法来重新分区RDD。此外，还可以使用`getNumPartitions()`方法来获取RDD当前的分区数目。

总而言之，Spark RDD的默认分区数目取决于可用的CPU核心数目，并且可以通过相应的方法进行自定义和修改。