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源头RDD有自己的分区计算逻辑，一般没有分区器,并行度是根据分区算法自动计算的，RDD的compute函数中记录了数据如何而来，如何分区的

hadoopRDD，根据XxxinputFormat.getInputSplits()来决定，比如默认的TextInputFormat将文件按照0-128M进行切割，剩余部分是否小于128M的1.1倍

JdbcRDD，需要指定一个数字类型的字段，而且指定上界，下届,然后指定并行度进行分割

大部分源头RDD都有传入并行度的参数

窄依赖RDD，没有自己的分区器，默认集成它的上级RDD的并行度

有个特殊的窄依赖算子，coalesce(2，true),他需要指定并行度

宽依赖 RDD（ShuffledRDD），这种RDD是通过进行shuffle的算子得到的，shuffle算子必须要一个分区器，要么传，要么走默认分区器

shuffle算子指定并行度，groupBy(f(),4) //分区器为：hashpartitioner，并行度为4

有个特殊的shuffle算子，默认分区器不是hashpartitioner。那就是sortBy()，他是RangePartitiner,但是sortBy其实用的是sortByKey然后取value 最终.values把分区器搞丢了

shuffle算子只当分区函数,groupBy(f(),RangePartitioner(4)) /分区器为：RangePartitioner，并行度为4

shuffle算子不传并行度，也不传分区器

按照 Partitioner.defaultPartitioner( )获取分区器，

默认并行度为：spark.default.parallelism值，如果没设置这个参数，则取上游Rdd中并行度的最大值

最大分区器：上游所有有分区器的rdd中，并行度最大的rdd的分区器

上游rdd有分区器

如果上游所有rdd中的最大并行度/最大分区器所在rdd的并行度<10 或者 默认并行度小于最大分区器所在rdd的并行度,那么直接用最大分区器

上游rdd没有分区器

默认以hashPatitioner作为分区器，并行度为默认并行度

按照backend.defaultParallelism()获取默认并行度

本地模式：getInt("spark.default.parallelism", totalCores)，根据spark.default.parallelism参数，如果没配置就是机器的总逻辑核数，setMaster(local[*]) *代表全部逻辑核

yarn：getInt("spark.default.parallelism", math.max(totalCoreCount.get(), 2))，根据spark.default.parallelism参数，如果没配置就是yarn的executor的总逻辑核数，最小也得两个并行度