怎样理解spark中的partition和block的关系

一、

hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余设计，默认三份拷贝，实际上3*3=9个block的物理空间。）
spark中的partition 是弹性分布式数据集RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partition 组成的。partition 是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partition 大小不一，数量不定，是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定的，这也是为什么叫“弹性分布式”数据集的原因之一。
总结：
block位于存储空间、partition 位于计算空间，
block的大小是固定的、partition 大小是不固定的，
block是有冗余的、不会轻易丢失，partition（RDD）没有冗余设计、丢失之后重新计算得到