@ 目录 问题引出 默认Partitioner分区 自定义Partitioner步骤 Partition分区案例实操 分区总结 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区). 比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int getPartition(K key,V value, in…

在spark中,框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区,但是实际生产中,往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因,这个时候就需要我们自定义分区,按照我们指定的字段进行分区.具体的流程步骤如下: 1.创建一个自定义的分区类,并继承Partitioner,注意这个partitioner是spark的partitioner 2.重写partitioner中的方法 override def numPartitions: Int = ??? override def…

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import java.util.List; import ja…

MapTask类 在MapTask类中找到run函数 if(useNewApi){       runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);     } 再找到runNewMapper @SuppressWarnings("unchecked")   private<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>   void runNewMapper(final JobConf job,    …

Partitioner.Create(1,10,4).GetDynamicPartitions() 为长度为10的序列创建分区,每个分区至多4个元素,分区方法及结果:Partitioner.Create(0, 10, 4).GetDynamicPartitions() 得到3个前闭后开区间: [0, 4)即{0, 1, 2, 3}, [4, 8)即{4, 5, 6, 7}, [8, 10)即{8, 9},  注意被枚举的数字均为数组下标: 为长度为10的序列创建分区,至多4个分区,分区方法及结果…

最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒…

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念,本文主要是学习kafka的常用API.其中包括生产者和消费者, 多线程生产者,多线程消费者,自定义分区等,当然还包括一些避坑指南. 首发于个人网站:链接地址 准备工作 kafka版本:2.11-1.1.1 操作系统:centos7 java:jdk1.8 有了以上这些条件就OK了,具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了,可以看上一篇文章. 新建一个maven工程,需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.a…

消息在经过拦截器.序列化后,就需要确定它发往哪个分区,如果在ProducerRecord中指定了partition字段,那么就不再需要partitioner分区器进行分区了,如果没有指定,那么会根据key来将数据进行分区,如果partitioner和key都没有指定,那么就会采用默认的方式进行数据分区. 有没有指定partition可以从源码中看出: public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {}…

RDD的分区器 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. Hash分区 HashPartitioner分区…

分区器作用:决定该数据在哪个分区 概览: 仅仅只有pairRDD才可能持有分区器,普通RDD的分区器为None 在分区器为None时RDD分区一般继承至父RDD分区 初始RDD分区数: 由集合创建,RDD分区数为cores总数 由本地文件创建,RDD分区数为本地文件分片数 由HDFS文件创建,RDD分区数为block数 1.HashPartitioner 计算公式:x=key.hashcode%分区数,如果为正 x即该数据所在分区,如果为负 x+总分区数 即为当前key所在分区 触发情况: re…