Spark(九)【RDD的分区和自定义Partitioner】

spark的分区
一. Hash分区
二. Ranger分区
三. 自定义Partitioner
- 案例

spark的分区

Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。

注意

(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD，分区器的值是None

(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。

查看RDD的分区器

scala> val pairs = sc.parallelize(List((1,1),(2,2),(3,3)))
pairs: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[3] at
scala> pairs.partitioner
res1: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

对RDD进行重新分区

val partitioned = pairs.partitionBy(new HashPartitioner(2))
partitioned: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[4] at partitionBy at <console>:27

一. Hash分区

HashPartitioner分区的原理：对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数（否则加0），最后返回的值就是这个key所属的分区ID。

聚类！ key相同，hashCode相同，分配到同一个区

问题：数据倾斜，每个分区中数据量的不均匀

二. Ranger分区

将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的

实现过程：

①抽样产生边界数组

②将元素根据边界数组判断属于哪个区

三. 自定义Partitioner

实现过程

要实现自定义的分区器，你需要继承 org.apache.spark.Partitioner 类并实现下面三个方法。

（1）numPartitions: Int:返回创建出来的分区数。

（2）getPartition(key: Any): Int:返回给定键的分区编号(0到numPartitions-1)。

使用

使用自定义的 Partitioner 是很容易的:只要把它传给 partitionBy() 方法即可。

使用自定义分区器，传给 partitionBy() 方法
scala> val par = data.partitionBy(new MyCustomerPartitioner(2))
par: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[2] at partitionBy at <console>:27
查看重新分区后的数据分布
scala> par.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>items.map((index,_))).collect
res3: Array[(Int, (Int, Int))] = Array((0,(2,2)), (0,(4,4)), (0,(6,6)), (1,(1,1)), (1,(3,3)), (1,(5,5)))

案例

需求：有以下数据，希望年龄相同的进入同一个区。

User("tom", 12), User("kobe", 12), User("mick", 22), User("jack", 23)

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}
/**
 * @description: TODO
 * @author: HaoWu
 * @create: 2020年08月03日
 */
object MyPartitionerTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("RDDTest").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val list = List(User("tom", 12), User("kobe", 12), User("mick", 22), User("jack", 23))
    val result = sc.makeRDD(list).map {
      case User(name, age) => (age, name)
    }.partitionBy(new MyPartitioner(3))
    result.saveAsTextFile("output")
  }
}
/**
 * User样例类
 */
case class User(name: String, age: Int)
/**
 * 自定义分区器
 */
class MyPartitioner(num: Int) extends Partitioner {
  //设置分区数
  override def numPartitions: Int = num
  //分区规则
  override def getPartition(key: Any): Int = {
    //判断是否为Int类型
    if (!key.isInstanceOf[Int]) {
      0
    } else {
      //Hash分区具有聚类的作用，相同age的会被分如同一个区
      key.asInstanceOf[Int] % numPartitions
    }
  }
}