大数据Spark任务中，分区数过小，每个分区的数据量会很大，执行join、crossjoin的过程，有可能导致shuffle write失败的操作。 可能原因包括：
- executor.memory内存不足，导致相应比例的nio资源不足，
- executor.memoryOverhead不足，没有足够的nio资源，从而导致失败。
其他的可能导致shuffle write失败或者节点访问异常的原因： executor--cores数目过大，适当降低executor-cores，增加num-executors，不降低运行速度，但是每个executor的内存需求降低，shuffle write失败的问题可以避免。
repartition后，增大分区数，减小每个分区的数据量，可以总体避免上述问题，但是如果设置分区过大，可能造成如下的问题：
1） 频繁的创建task，并行的running数目一直在变化的，比如最大是可能task数700，执行完639个后，剩下61个task还在执行这一批，从而显示出还有61个running，频繁的创建任务消耗大量资源
2）高并发执行完小的/均匀的分区后，最后剩余的部分分区，可能因为划分不均匀，反而只利用少量task资源，导致耗时超长。