Spark中的repartition和coalesce用于调整分区数量，但有重要区别：repartition可增减分区但会触发全量shuffle，数据均匀分布但开销大；coalesce仅能减少分区，避免shuffle（合并相邻分区），性能高效但可能导致数据倾斜。适用场景：增加分区或需要严格均衡时用repartition；减少分区且追求性能时用coalesce。注意事项：coalesce可能产生倾斜

Flume中KafkaSource到KafkaSink的Topic覆盖问题解决方案：当使用KafkaSource从topicA消费数据并通过KafkaSink发送到topicB时，可能因header中的topic信息导致目标topic被覆盖。解决方法是通过自定义拦截器修改事件header，强制将topic字段设为topicB。实施步骤包括：1）理解问题成因；2）创建自定义拦截器修改header；3