具有零记录的Dataframe的分区数取决于sparksession对象的示例化方式。
如果我用下面给出的config构建sparksession对象，那么即使一个Dataframe没有记录，我也会得到4个分区。
scala代码片段来证明这一点-

val spark = SparkSession.builder()
    .appName(this.getClass.getName)
    .config("spark.master", "local[4]").getOrCreate()

import org.apache.spark.sql.types._

val data = Seq(("first","row"),("second","row"))

val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data))

val zeroRowDF = df.filter(col("_1") === lit(“third”))

zeroRowDF.count —> it returns ZERO

zeroRowDF.rdd.getNumPartitions —> it returns 4

试一试，假设Pypark：

df.rdd.getNumPartitions()

通过应等同于空查询的空df进行模拟：

from pyspark.sql.types import *
field = [StructField("FIELDNAME_1",StringType(), True),StructField("FIELDNAME_2", StringType(), True),  StructField("FIELDNAME_3", StringType(), True)]
schema = StructType(field)
df = sqlContext.createDataFrame(sc.emptyRDD(), schema)
df.rdd.getNumPartitions()

退货：

Out[6]: 0

此外：

df.registerTempTable('XXX')
yyy = spark.sql("select * from XXX")
yyy.rdd.getNumPartitions()

产量：

Out[11]: 0