没有列参数的df.repartition会分区什么？

Question

在PySpark中，重新分区模块具有一个可选的column参数，该参数当然将通过该键对您的数据框进行重新分区。

我的问题是-没有钥匙时，Spark如何重新分区？我无法进一步深入研究源代码，以找到通过Spark本身进行处理的地方。

def repartition(self, numPartitions, *cols):
    """
    Returns a new :class:`DataFrame` partitioned by the given partitioning expressions. The
    resulting DataFrame is hash partitioned.

    :param numPartitions:
        can be an int to specify the target number of partitions or a Column.
        If it is a Column, it will be used as the first partitioning column. If not specified,
        the default number of partitions is used.

    .. versionchanged:: 1.6
       Added optional arguments to specify the partitioning columns. Also made numPartitions
       optional if partitioning columns are specified.

    >>> df.repartition(10).rdd.getNumPartitions()
    10
    >>> data = df.union(df).repartition("age")
    >>> data.show()
    +---+-----+
    |age| name|
    +---+-----+
    |  5|  Bob|
    |  5|  Bob|
    |  2|Alice|
    |  2|Alice|
    +---+-----+
    >>> data = data.repartition(7, "age")
    >>> data.show()
    +---+-----+
    |age| name|
    +---+-----+
    |  2|Alice|
    |  5|  Bob|
    |  2|Alice|
    |  5|  Bob|
    +---+-----+
    >>> data.rdd.getNumPartitions()
    7
    """
    if isinstance(numPartitions, int):
        if len(cols) == 0:
            return DataFrame(self._jdf.repartition(numPartitions), self.sql_ctx)
        else:
            return DataFrame(
                self._jdf.repartition(numPartitions, self._jcols(*cols)), self.sql_ctx)
    elif isinstance(numPartitions, (basestring, Column)):
        cols = (numPartitions, ) + cols
        return DataFrame(self._jdf.repartition(self._jcols(*cols)), self.sql_ctx)
    else:
        raise TypeError("numPartitions should be an int or Column")

例如：调用这些行完全可以，但是我不知道它实际上在做什么。它是整个行的哈希吗？也许数据框中的第一列？

df_2 = df_1\
       .where(sf.col('some_column') == 1)\
       .repartition(32)\
       .alias('df_2')

Answer 1

默认情况下，如果没有指定分区器，则分区不是基于数据的特征，而是以随机和统一的方式跨节点分布。

背后的重分区算法 df.repartition进行完整的数据洗牌，并在分区之间平均分配数据。为了减少洗牌，最好使用df.coalesce

这是如何使用https://medium.com/@mrpowers/managing-spark-partitions-with-coalesce-and-repartition-4050c57ad5c4重新分区的一些很好的解释DataFrame