有什么方法可以获取DataFrame的当前分区数？我检查了DataFrame javadoc（spark 1.6），却没有找到用于该方法的方法，还是只是错过了？（对于JavaRDD，有一个getNumPartitions（）方法。）

您需要调用getNumPartitions()DataFrame的基础RDD，例如df.rdd.getNumPartitions()。Scala中的情况下，这是一个无参数方法：df.rdd.getNumPartitions。

dataframe.rdd.partitions.size是df.rdd.getNumPartitions()或以外的另一种选择df.rdd.length。

让我用完整的例子向您解释一下...

val x = (1 to 10).toList
val numberDF = x.toDF(“number”)
numberDF.rdd.partitions.size // => 4

为了证明上面有多少分区...将数据帧另存为csv

numberDF.write.csv(“/Users/Ram.Ghadiyaram/output/numbers”)

这是在不同分区上分离数据的方式。

Partition 00000: 1, 2
Partition 00001: 3, 4, 5
Partition 00002: 6, 7
Partition 00003: 8, 9, 10

更新：

@Hemanth在评论中问了一个很好的问题...基本上在上述情况下为什么分区数为4

简短答案：取决于您执行的情况。自从我使用local [4]以来，我得到了4个分区。

长答案：

我在本地计算机上运行上述程序，并根据其作为4个分区，将master用作local [4] 。

val spark = SparkSession.builder()
    .appName(this.getClass.getName)
    .config("spark.master", "local[4]").getOrCreate()

如果它的火花壳在母纱中，我得到的分隔数为2

示例：spark-shell --master yarn并再次键入相同的命令

scala> val x = (1 to 10).toList
x: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)


scala> val numberDF = x.toDF("number")
numberDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [number: int]

scala> numberDF.rdd.partitions.size
res0: Int = 2

• 这里2是 spark的默认并行
• 基于hashpartitioner，spark将决定要分配多少个分区。如果您正在运行--master local并基于您的Runtime.getRuntime.availableProcessors() ie local[Runtime.getRuntime.availableProcessors()]，它将尝试分配那些分区数。如果您可用的处理器数量为12（即local[Runtime.getRuntime.availableProcessors()])，您有1到10的列表），那么将仅创建10个分区。

注意：

如果您使用的是我正在执行Spark程序的12核笔记本电脑，并且默认情况下，分区/任务的数量是所有可用核的数量，即12。这意味着local[*]或 s"local[${Runtime.getRuntime.availableProcessors()}]")在这种情况下，只有10个数字，因此它将限制至10

请牢记所有这些指示，我建议您自己尝试

转换为RDD然后获取分区长度

DF.rdd.partitions.length

 val df = Seq(
  ("A", 1), ("B", 2), ("A", 3), ("C", 1)
).toDF("k", "v")

df.rdd.getNumPartitions

获取分区数量的另一种有趣方式是“使用mapPartitions”转换。示例代码-

val x = (1 to 10).toList
val numberDF = x.toDF()
numberDF.rdd.mapPartitions(x => Iterator[Int](1)).sum()

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