repartition 在 Spark 中主要用于改变 RDD 或 DataFrame 的分区数量，它可以增加或减少分区的数量，并且可以指定一个分区器来控制数据在新分区中的分布。然而，repartition 的执行效率受到多种因素的影响，包括数据倾斜、内存限制等。
repartition 会导致某些任务处理的数据量远大于其他任务，从而降低整体执行效率。repartition 可能会引发全量洗牌，导致内存不足，从而影响执行效率。repartition 相比，coalesce 在减少分区时更加高效，因为它减少了数据移动的次数。repartition 时，应尽量避免大规模的数据洗牌，可以通过增加分区数量来提高并行度，但需要注意内存限制。coalesce，以减少数据移动和洗牌的开销。通过合理选择 repartition 或 coalesce，并根据具体的数据特点和计算需求进行调整，可以显著提高 Spark 作业的执行效率。
