Dataframe的分区方式取决于它的创建方式。
没有应用“默认”分区逻辑。下面是一些如何设置分区的示例：
通过以下方式创建的Dataframe val df = Seq(1 to 500000: _*).toDF() 只有一个分区。
从rdd派生的Dataframe( spark.createDataFrame(rdd, schema) )将具有与基础rdd相同数量的分区。在我的例子中，由于本地有6个内核，所以rdd是用6个分区创建的。
从kafka主题消费的Dataframe将具有与该主题的分区匹配的分区数量。
通过读取文件（例如从hdfs读取文件）创建的Dataframe将具有与文件的分区数量相匹配的分区数量。
从需要洗牌的转换派生的Dataframe将具有由 spark.sql.shuffle.partitions （默认为200）。
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rdd和结构化api之间的一个主要区别是，您对分区的控制不如rdd，rdd甚至可以定义自定义分区器。这对于Dataframe是不可能的。