RDD是由若干个partition构成的，一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量，影响着程序的并行度，所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步。
RDD的生成方式共有三种：
- 从Scala集合中创建，通过调用sc.makeRDD()和sc.parallelize()生成
- 加载外部数据来创建RDD，调用sc.textFile()方法
- 由其他RDD执行transform操作转换而来
一般来说，加载Scala集合或者外部数据创建RDD的时候可以指定partition个数
决定RDD的每一条消息应该分到哪一个分区的就是Partitioner，只有<key,value>形式的RDD才有Partitioner
Partitioner主要有两种，分别是Hash Partititoner(默认)和Range Partititoner.
使用Partitioner必须满足两个前提：1.rdd必须是<key,value>形式 2.发生shuffle操作
data skew(数据倾斜)：由于hash计算出的key值对应的数据量大小不同导致的，解决办法是通过自定义partitioner来解决
