repartition是行动算子

对不起，我之前的回答有误。repartition实际上是一个转换算子而不是一个行动算子。在Spark中，转换算子用于定义数据集的转换操作，而行动算子用于触发实际的计算并返回结果。repartition操作用于重新分区数据集，它会生成一个新的分区数与原始数据集不同的数据集，并且返回一个新的分区RDD。但是，repartition并不会立即触发计算，它只是定义了数据的重新分区方式。要将重新分区应用到数据上并触发计算，需要使用行动算子，如collect、count等。请注意这一点，非常抱歉给您带来了困惑。

相关问题

repartition是转换算子

是的，repartition是一种转换算子。在Spark编程中，repartition用于重新分区数据集，即改变数据集的分区数。通过repartition操作，可以将数据集重新分配到不同的分区中，从而改变数据的分布情况。repartition操作通常用于在数据集上进行并行操作之前，以确保数据被均匀地分布在不同的执行节点上，从而提高并行处理的效率。

spark repartition底层算子

Spark Repartition是一个底层算子，用于将数据集重新分片以加速处理。它可以将数据集重新分配到更多或更少的分片中，以提高并行性和性能。Repartition操作会随机地将数据重新分布到不同的分片上，因此可能会导致数据倾斜或网络带宽问题。如果需要更精细的控制，可以使用coalesce算子进行分片合并。在底层实现中，Spark Repartition算子使用了Shuffle机制来重新分配数据，因此在使用该算子时需要注意Shuffle带来的性能开销。