repartition与coalesce若都是设置成1个分区的话，那个性能更好

一般情况下，coalesce的性能会比repartition更好，因为coalesce只能减少分区数量，而不会增加分区数量，避免了shuffle操作，因此效率更高。但是，如果需要增加分区数量时，只能使用repartition进行操作。

相关问题

repartition与coalesce的区别

repartition和coalesce都是Spark中用于改变RDD的分区数的方法，它们的区别如下：

1. repartition可以增加或减少分区，而coalesce仅能减少分区。
2. repartition会进行shuffle操作，即会进行数据的重新分配；而coalesce只会在同一个节点上的分区之间进行合并。
3. repartition产生的分区数是精确的，而coalesce产生的分区数是近似的，因为它只能在已有的分区之间进行合并。

因此，如果需要增加或减少分区，并且需要进行shuffle操作，可以使用repartition方法；如果只是减少分区，且不需要进行shuffle操作，可以使用coalesce方法。

repartition与coalesce在大规模数据上的性能差别

repartition和coalesce都是用于改变RDD的分区数的方法，但它们的实现原理有所不同。repartition会产生Shuffle操作，即数据会在重新分区之前进行全局重分配，这会对性能造成负面影响。而coalesce不会产生Shuffle操作，只是合并原有的分区，因此性能会更高一些。所以在大规模数据的情况下，应该优先使用coalesce操作，以提高性能。