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。