从Spark limit（）函数重新分区数据帧

Question

我需要使用limit函数从数据帧中获取n个条目/行。我知道这是不可取的，但这是一个预处理步骤，在实际实现代码时不需要。但是，我在其他地方读过，使用limit函数生成的数据帧只有1个分区。

我想测量我的工作的处理时间，不应该受此限制。我实际上尝试过重新分区，但性能提升很小（如果有的话）。我通过打印df.rdd.getNumPartitions()来检查分区，它仍然是1。是否有某种程度上迫使重新分配发生？

编辑：请注意，getNumPartitions()是在count行动后运行的。

EDIT2：示例代码

df = random_data.groupBy("col").count().sort(F.desc("count")).limit(100).repartition(10)
df.count()
print("No. of partitions: {0}".format(df.rdd.getNumPartitions())) # Prints 1

Answer 1

打电话给cache()然后count()工作。

我认为Spark的懒惰评估不是出于某种原因而执行重新分区，但我不确定为什么因为count应该是一个动作。