为什么Apache Spark partitions CSV基于文件大小读取，以及如何更改分区？

Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。在Spark中，数据被分为多个分区进行并行处理，这样可以充分利用集群的计算资源。

为什么Apache Spark partitions CSV基于文件大小读取？ Spark在读取CSV文件时，默认会根据文件的大小进行分区。这是因为文件大小可以反映出数据的分布情况，较大的文件通常包含更多的数据，因此将其分为多个分区可以更好地实现并行处理。通过将数据分散到多个分区，Spark可以同时处理多个分区上的数据，从而提高处理速度和效率。

如何更改分区？ 如果需要更改Spark读取CSV文件时的分区方式，可以通过以下方法进行设置：

1. 使用spark.read方法读取CSV文件时，可以通过option参数指定分区的数量。例如，option("numPartitions", "10")将数据分为10个分区。
2. 可以使用repartition或coalesce方法对已读取的数据进行重新分区。repartition方法会将数据重新分区，并且可以指定分区的数量。例如，df.repartition(5)将数据重新分为5个分区。coalesce方法则可以将数据合并到较少的分区中，但不能增加分区数量。

需要注意的是，分区数量的设置应该根据实际情况进行调整。如果分区数量过多，可能会导致过多的小任务，从而增加了调度和通信的开销。相反，如果分区数量过少，可能无法充分利用集群的计算资源。

总结： Apache Spark基于文件大小对CSV文件进行分区读取，以实现并行处理。可以通过设置option("numPartitions", "10")参数或使用repartition和coalesce方法来更改分区方式。