场景：
读取2g大小的文件，做一些简单的处理并将保存结果，为了方便的下载我将结果数据分成2个分区，分区方式是.coalesce(2).saveAsTestFile(path)。
问题：
Spark任务运行起来很慢，一个2g的文件居然跑了2.3个小时才跑完。为了充分利用并行化，我又在读file的时候对数据进行了分区 —— sc.textFile(path, 20)，但是依然不起作用。
查明原因：
查阅了相关资料后终于明白问题根源了，就是coalesce惹的祸。首先讲一下coalesce和reparation的区别，coalesce和repartition都是对RDD进行分区，不过coalesce没有进行shuffle操作，而repartition进行了shuffle操作。讲道理不进行shuffle操作的coalesce应该会更快，但是为什么反而很慢呢？原因就是DAGScheduler创建Task的数量取决于Stage的最后一个RDD的分区数（引用资料）。coalesce没有shuffle，整个过程都属于一个阶段，因此最终该过程的task数量是2，尽管我在最开始分了20个分区，没用！系统只会分给我2个task。但是repartition就不一样了，因为有shuffle操作，整个过程被repartition一分为二个stage，两个stage互不干扰。stage1是数据读入和处理，因为我分了20个分区，所以系统就会给我20个task，stage2是数据保存，我将最终分区数定为2，那么该阶段的task就是2。不过没关系，stage1的task从2变成了20，整个过程还是加快了。
效果对比：
使用coalesce的话，处理一个2g的文件用了2.3h
使用repartition的话，处理一个2g的文件用了20min
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