SparkCore-键值对RDD数据分区器

        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。

 

1.获取RDD分区

        可以通过使用RDD的partitioner 属性来获取 RDD 的分区方式。它会返回 一个 scala.Option 对象， 通过get方法获取其中的值。相关源码如下：

def getPartition(key: Any): Int = key match {
  case null => 0
  case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
}
def nonNegativeMod(x: Int, mod: Int): Int = {
  val rawMod = x % mod
  rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}

（1）创建一个pairRDD

scala> val pairs = sc.parallelize(List((1,1),(2,2),(3,3)))

pairs: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at :24

（2）查看RDD的分区器

scala> pairs.partitioner

res1: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

（3）导入HashPartitioner类

scala> import org.apache.spark.HashPartitioner

import org.apache.spark.HashPartitioner

（4）使用HashPartitioner对RDD进行重新分区

scala> val partitioned = pairs.partitionBy(new HashPartitioner(2))

partitioned: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[4] at partitionBy at :27

（5）查看重新分区后RDD的分区器

scala> partitioned.partitioner

res2: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.HashPartitioner@2)

2.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。

使用Hash分区的实操

scala> nopar.partitioner
res20: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

scala> val nopar = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(2,4),(2,3),(3,6),(3,8)),8)
nopar: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at :24

scala>nopar.mapPartitionsWithIndex((index,iter)=>{ Iterator(index.toString+" : "+iter.mkString("|")) }).collect
res0: Array[String] = Array("0 : ", 1 : (1,3), 2 : (1,2), 3 : (2,4), "4 : ", 5 : (2,3), 6 : (3,6), 7 : (3,8)) 
scala> val hashpar = nopar.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(7))
hashpar: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[12] at partitionBy at :26

scala> hashpar.count
res18: Long = 6

scala> hashpar.partitioner
res21: Option[org.apache.spark.Partitioner] = Some(org.apache.spark.HashPartitioner@7)

scala> hashpar.mapPartitions(iter => Iterator(iter.length)).collect()
res19: Array[Int] = Array(0, 3, 1, 2, 0, 0, 0)

3.Ranger分区

         HashPartitioner分区弊端：可能导致每个分区中数据量的不均匀，极端情况下会导致某些分区拥有RDD的全部数据。

         RangePartitioner作用：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。简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。实现过程为：

        第一步：先重整个RDD中抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大key值，形成一个Array[KEY]类型的数组变量rangeBounds；

        第二步：判断key在rangeBounds中所处的范围，给出该key值在下一个RDD中的分区id下标；该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的

4.自定义分区

   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)。

（3）equals():Java 判断相等性的标准方法。这个方法的实现非常重要，Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器                           实例相同，这样 Spark 才可以判断两个 RDD 的分区方式是否相同。

package com.info.spark

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, Partitioner, SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.immutable.StringOps
import scala.collection.mutable
//读取数据，用自己的自定义分区
object WordCount {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //配置spark环境
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")
    //创建一个 SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件
    val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("in/page.log")
    //改变数据结构
    val mapRDD: RDD[((String, String), Int)] = fileRDD.map {
      case lines =>
        val line: String = lines.replaceAll("http://", " ")
        val strings:Array[String] = line.split("/")
        val word:Array[String] = strings(0).split("\\.")
        val zy: String = word(0)
        val name: String = strings(1)
        ((zy, name), 1)
    }
//    val value: RDD[String] = mapRDD.map()
    //聚合、排序、改变结构
    val reduceByKeyRDD: RDD[((String, String), Int)] = mapRDD.reduceByKey((x,y) => x+y)
    val sortByRDD: RDD[((String, String), Int)] = reduceByKeyRDD.sortBy(_._2,false)
    val mappRDD: RDD[(String, (String, Int))] = sortByRDD.map {
      case lines =>
        val zy: String = lines._1._1
        val name: String = lines._1._2
        val num: Int = lines._2
        (zy, (name, num))
    }
//    val partitionByRDD: RDD[((String, String), Int)] = reduceByKeyRDD.partitionBy(new MyPartition(3))
    //自定义分区调用
     val partitionByRDD: RDD[(String, (String, Int))] = mappRDD.partitionBy(new MyPartition(4))
    partitionByRDD.saveAsTextFile("out")
  }
}
//自定义分区
class MyPartition(num : Int ) extends Partitioner{
  override def numPartitions: Int = num

  override def getPartition(key: Any): Int = {
   /*val i: Int = key.toString.length
    i % num
*/
      if (key.toString.equals(" bigdata")){
        1
      }else if(key.toString.equals(" javaee")){
        2
      }else{
        3
      }
    }
}