partition默认值

partition默认值是根据Spark配置参数`spark.default.parallelism`来确定的。该参数指定了在没有指定分区数的情况下，RDD的默认分区数。默认情况下，`spark.default.parallelism`的值等于集群中可用的CPU核心数。

以下是一个演示示例：

# 导入SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Partition Demo").getOrCreate()

# 创建一个RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取RDD的分区数
num_partitions = rdd.getNumPartitions()

# 打印分区数
print("Number of partitions: ", num_partitions)

# 关闭SparkSession
spark.stop()

运行以上代码，输出将会是默认的分区数。你也可以通过设置`spark.default.parallelism`参数来改变默认的分区数。

相关问题

goka 更改默认 partition

在 Goka 中，可以通过 `goka.DefineGroup` 函数来定义一个 Group，并在其中指定输入和输出的 Topic 以及 Processor。对于每个输入和输出 Topic，都可以通过 `goka.TopicConfig` 结构体来配置其相关属性，其中包括 partition 的数量。默认情况下，如果没有为 Topic 显式地指定 partition 数量，则会使用 Goka 框架的默认值（通常为 1）。如果需要更改默认的 partition 数量，可以在创建 TopicConfig 时指定 `NumPartitions` 属性。例如：

inputTopicConfig := goka.TopicConfig{
    NumPartitions: 4,
}

上述代码将创建一个名为 `inputTopic` 的输入 Topic，并将其 partition 数量设置为 4。如果您需要更改其他 Topic 的 partition 数量，可以按照类似的方式进行配置。需要注意的是，一旦 Topic 被创建，就不能再更改其 partition 数量。如果需要更改 partition 数量，需要先删除该 Topic，并重新创建一个新的 Topic。

mysql 窗口函数范围默认值

MySQL 窗口函数的默认窗口范围是整个结果集（ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING）。这意味着它将所有行包括在计算中，除非您显式指定不同的窗口范围。

例如，以下代码将计算整个结果集的 SUM 函数：

SELECT SUM(sales) OVER() AS total_sales
FROM sales_data;

如果您想计算每个部门的销售总额，则可以使用 PARTITION BY 子句将结果集分区：

SELECT department, SUM(sales) OVER(PARTITION BY department) AS department_sales
FROM sales_data;

在这里，窗口范围被限制在每个部门的行中，因为我们使用了 PARTITION BY 子句。