本文主要是介绍Spark 源码系列 - 获取分区数，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 版本
• 结论
• 代码入口
• SparkContext -> textFile
• SparkContext -> defaultMinPartitions
• SparkContext -> defaultParallelism
• TaskSchedulerImpl
• LocalSchedulerBackend

版本

本分析基于Spark version 3.1.2

结论

local模式下，默认最小分区数不会超过2

• 如果对spark.default.parallelism属性赋值 && 值>=2，则分区数为2.
• 其他情形分区数为1.

代码入口

val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("my-spark-01")
conf.setMaster("local")
// 取消如下注释，分区数为2；否则分区数为1
// conf.set("spark.default.parallelism", "3")

val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("./data/words")

SparkContext -> textFile

def textFile(
    path: String,
    minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {...}

SparkContext -> defaultMinPartitions

// 默认最小分区数不会超过2
def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2)

SparkContext -> defaultParallelism

def defaultParallelism: Int = {
  ...
  taskScheduler.defaultParallelism
}

TaskSchedulerImpl

override def defaultParallelism(): Int = backend.defaultParallelism()

LocalSchedulerBackend

// totalCores在系统初始化时赋值为1
// 如果在程序启动时没有设置spark.default.parallelism的值，那么该方法返回值是1
override def defaultParallelism(): Int =
  scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)

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