Spark自定义排序/分区

自定义排序

  有两种方式：【1】定义一个类，继承Ordering或者Ordered,注意该类还要with Serializable接口，因为比较的时候可能要shuffle通过网络传输，因此必须是可序列化的【2】通过隐式转换的方式

//方式一
case class Men(val name:String,val faceValue:Int,val age:Int)extends Serializable{
  override def toString:String=s"[name:$name,fv:$faceValue,age:$age]"
}
object Context {
  implicit object MenOrdering extends Ordering[Men]{
    override def compare(x: Men, y: Men): Int = {
      if(x.faceValue>y.faceValue) 1
      else if(x.faceValue==y.faceValue){
        if(x.age>y.age)-1 else 1
      }else -1
    }
  }
}

//方式二
case class Men(val name:String,val faceValue:Int,val age:Int)extends Ordered[Men] with Serializable{
  override def compare(that: Men): Int = {
    if(this.faceValue==that.faceValue){
      that.age-this.age
    }else{
      this.faceValue-that.faceValue
    }
  }
}

object Test {
  def main(args:Array[String]): Unit ={
    val conf=new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local[2]")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val rdd=sc.parallelize(List(("xiaoming",90,28,1),("zhagnsan",90,27,2)))
    //import Context._
    val result=rdd.sortBy(y=>Men(t._2,t._3),false).collect()
    sc.stop()
  }
}

自定义分区

  Hadoop的Partitioner策略：(K.hashcode&Integer.max)%(reducer number)。HashPartitioner相同Key的数据一定在同一个Reducer中，一个Reducer中只有一个Key，可能出现Hash碰撞，解决的方式把Reducer的数量增大，则Hash碰撞的概率会减小。自定义分区需要extends Partitioner，重写两个方法：一个是numPartitions返回分区的数量，一个是getPartition。

//分区器：决定数据分到哪个分区中
class MyPartitioner(ins:Array[String]) extends Partitioner{
  val parMap=new mutable.HashMap[String,Int]()
  var count=0
  for(i<-ins){
    parMap+=(i->count)
    count+=1
  }
  override def numPartitions:Int=ins.length
  override def getPartition(key:Any):Int={
    parMap.getOrElse(key.toString,0)
  }
}

object Test {
  def main(args:Array[String]){
    val conf=new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local[2]")
    val sc=new SparkContext(conf)
    //rdd1将数据切分，元组中放的是（URL，1）
    val rdd1=sc.textFile("c://Log.log").map(line=>{
      val f=line.split("\t")
      (f(1),1)
    })
    val rdd2=rdd1.reduceByKey(_+_)
    val rdd3=rdd2.map(t=>{
      val url=t._1
      val host=new URL(url).getHost
      (host,url,t._2)
    })
    val ints=rdd3.map(_._1).distinct().collect()
    val hostPartitioner=new MyPartitioner(ints)
    val rdd4=rdd3.partitionBy(hostPartitioner).mapPartitions(it=>{
      it.toList.sortBy(_._2._2).reverse.take(2).iterator
    })
    rdd4.saveAsTextFile("c://out")
  }
}