repartition 是 Spark 中用于重新分配数据分区的操作，它会将原有的 RDD 或 DataFrame 重新分区，确保每个分区中的数据量更加均衡。repartition 会触发全量的 shuffle 操作，适用于需要彻底重新分配数据的情况。以下是 repartition 对 Spark 性能的影响：
repartition 时，应尽量避免不必要的全量 shuffle，可以通过调整分区数量来优化性能。通过合理使用 repartition，可以在 Spark 作业中有效地管理数据分区，从而提升整体性能。
