repartition和coalesce关系与区别

repartition和coalesce都是Spark中用于重新分区的方法，但它们之间有一些区别。

repartition方法会将数据集重新分区，可以增加或减少分区数。它会进行shuffle操作，即数据会被重新洗牌，因此会有网络传输和磁盘IO的开销。repartition方法会产生新的RDD，因此会占用更多的内存空间。

coalesce方法也可以重新分区，但只能减少分区数。它不会进行shuffle操作，因此不会有网络传输和磁盘IO的开销。coalesce方法不会产生新的RDD，因此不会占用更多的内存空间。

因此，如果需要增加分区数或者进行shuffle操作，应该使用repartition方法；如果只需要减少分区数且不需要进行shuffle操作，应该使用coalesce方法。