repartition

`repartition` 是 Spark 中的一个操作，它用于重新分区一个 RDD（弹性分布式数据集）或 DataFrame。它可以增加或减少分区的数量，从而改变数据的分布和并行度。

具体来说，`repartition` 操作会将数据重新分布到指定数量的分区中。这个操作会产生一个新的 RDD 或 DataFrame，而原来的 RDD 或 DataFrame 不会被修改。在 Spark 中，分区的数量决定了并行度的大小，因此可以通过 `repartition` 操作来调整并行度以优化计算性能。

例如，如果你的数据集分布不均匀，可以使用 `repartition` 操作来重新分布数据，从而提高并行度和计算性能。另外，如果你要将数据写入到分布式存储系统（如 Hadoop HDFS 或 Amazon S3），可以使用 `repartition` 操作来控制写入的文件数量和大小，从而优化数据写入性能。

`repartition` 操作的语法如下：

rdd = rdd.repartition(num_partitions)

其中，`rdd` 是要重新分区的 RDD 对象，`num_partitions` 是要分成的分区数量。注意，`repartition` 操作是一个代价比较高的操作，因为它需要进行数据的 shuffle（重新分布），因此在使用时要慎重考虑。