这篇文章主要介绍“TextFile分区问题怎么理解”，在日常操作中，相信很多人在TextFile分区问题怎么理解问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”TextFile分区问题怎么理解”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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val rdd1 = sc.parallelize(List(2,3,4,1,7,5,6,9,8))
获取分区的个数:rdd1.partitions.length,在spark-shell中没有指定分区的个数获取的是默认分区数,除了这个外parallelize方法可以使用,指定几个分区就会有几个分区出现

val rdd1 = sc.textFile("hdfs://hadoop02:8020/word.txt",3).flatMap _.split('')).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
textFile这个方法是有默认值就是2 除非改变loacl中的即默认值这个只要这个默认值小于2的话会使用小于默认的值

这个默认属性是有值的defaultMinPartitions

如果在textfile中传入了分区数,那么这个分区数可能相同也可能不同需要看底层计算!

到此，关于“TextFile分区问题怎么理解”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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