记录一些pyspark常用的用法，用到的就会加进来
pyspark指定分区个数
通过spark指定最终存储文件的个数，以解决例如小文件的问题，比hive方便，直观
有两种方法，repartition，coalesce，并且，这两个方法针对RDD和DataFrame都有 repartition和coalesce的区别： repartition(numPartitions:Int):RDD[T] coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T] 他们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，（假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）- N<M。一般情况下N个分区有数据分布不均匀的状况，利用HashPartitioner函数将数据重新分区为M个，这时需要将shuffle设置为true。
- 如果N>M并且N和M相差不多，(假如N是1000，M是100)那么就可以将N个分区中的若干个分区合并成一个新的分区，最终合并为M个分区，这时可以将shuff设置为false，在shuffle为false的情况下，如果M>N时，coalesce为无效的，不进行shuffle过程，父RDD和子RDD之间是窄依赖关系。
- 如果N>M并且两者相差悬殊，这时如果将shuffle设置为false，父子ＲＤＤ是窄依赖关系，他们同处在一个stage中，就可能造成spark程序的并行度不够，从而影响性能，如果在M为1的时候，为了使coalesce之前的操作有更好的并行度，可以讲shuffle设置为true。 具体用法：
rdd.repartition(1) rdd.coalesce(1) df = spark.sql('select * from test') df.repartition(1) df.repartition(5,col("name")).coalesce(2) hive-sql与spark-sql中union all 的不同
在hive-sql中，如果字段类型为map<string,string>,那么union all上下两个表中，如果有要表示空的map，必须使用map(null,null)这种方式，事实上，还是一个map对象
但是在spark-sql中，如果有要表示空的map，就不能直接用map(null,null)了，应该直接赋值null，本质上，是一个null值，而不是map对象