Spark自定义分区器-基础

在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）的分区器决定了数据在各个分区的分布方式。Spark 内置了哈希分区器（Hash Partitioner）和范围分区器（Range Partitioner） ，但在一些特殊场景下，内置分区器无法满足需求，此时就需要自定义分区器。以下是关于 RDD 自定义分区器的详细介绍：

在 Spark 里，弹性分布式数据集（RDD）是核心的数据抽象，它是不可变的、可分区的、里面的元素并行计算的集合。

在 Spark 中，分区是指将数据集按照一定的规则划分成多个较小的子集，每个子集可以独立地在不同的计算节点上进行处理，这样可以实现数据的并行处理，提高计算效率。

可以将 Spark 中的分区类比为快递公司处理包裹的过程。假设你有一批包裹要从一个城市发送到另一个城市，快递公司会将这些包裹按照一定的规则进行分区，比如按照收件地址的区域划分。每个分区的包裹会被分配到不同的快递员或运输车辆上进行运输，这些快递员或车辆可以同时出发，并行地将包裹送到不同的区域。这就类似于 Spark 中的分区，每个分区的数据可以在不同的计算节点上同时进行处理，从而加快整个数据处理的速度。

（二）默认分区的情况

1. 从集合创建 RDD（使用 parallelize 方法）

当使用 parallelize 方法从一个集合创建 RDD 时，默认分区数通常取决于集群的配置。

在本地模式下，默认分区数等于本地机器的 CPU 核心数；在集群模式下，默认分区数由 spark.default.parallelism 配置项决定。

2.从外部存储（如文件）创建 RDD（使用 textFile 方法）

当使用 textFile 方法从外部存储（如 HDFS、本地文件系统等）读取文件创建 RDD 时，默认分区数通常由文件的块大小决定。对于 HDFS 文件，默认分区数等于文件的块数。例如，一个 128MB 的文件在 HDFS 上被分成 2 个 64MB 的块，那么创建的 RDD 默认分区数就是 2。

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}
//分区器决定哪一个元素进入某一个分区！
//目标：把10个数分区，偶数分在第一个分区，奇数分在第二个分区
//自定义分区器
//1.创建一个类继承Partitioner
//2.重写两个方法
//3.在创建RDD的时候，partitionBy方法，指定分区器//创建一个类继承Partitioner
class MyPartitioner extends Partitioner{override def numPartitions: Int = 2//两个分区，编号就是:0,1
//key -valueoverride def getPartition(key: Any): Int = {if(key.asInstanceOf[Int]%2==0){0}else{1}}
}
object PartitionCustom {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建SparkContextval conf = new SparkConf().setAppName("Partition").setMaster("local[*]")val sc = new SparkContext(conf)//初始数据val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))
//val rdd = sc.parallelize(List((1,1),(2,2)))//自定义分区器使用的前提：数据是key-value类型val rdd1 = rdd.map(num => (num,num))
//使用自定义分区器val rdd2 = rdd1.partitionBy(new MyPartitioner)//在分区完成之后的基础上，只保留keyval rdd3 = rdd2.map(x => x._1)rdd3.saveAsTextFile("output3")}}

在 Spark 中，RDD 是数据的集合，它会被划分成多个分区，这些分区可以分布在不同的计算节点上，就像图书馆的书架分布在不同的房间一样。

这样做的好处是什么呢？

并行计算：Spark 能够同时对多个分区的数据进行处理，充分利用集群的计算资源，进而加快作业的执行速度。例如，若一个 RDD 有 10 个分区，且集群有足够的计算资源，Spark 就可以同时处理这 10 个分区的数据。

数据局部性：分区有助于实现数据局部性，也就是让计算尽量在数据所在的节点上进行，减少数据在网络间的传输，从而降低网络开销。

容错性：当某个分区的数据处理失败时，Spark 能够重新计算该分区，而不需要重新计算整个 RDD。

• 分区器和默认分区器

• 分区器是 Spark 中用于决定 RDD 数据如何在不同分区之间进行分布的组件。通过定义分区规则，它能够将具有键值对类型的数据（PairRDD）按照一定策略划分到不同分区，以实现数据的合理分布，进而提高并行计算的效率。

  在大多数涉及键值对的转换操作中，Spark 默认使用 HashPartitioner。例如，reduceByKey、groupByKey 等操作，如果没有显式指定分区器，就会使用 HashPartitioner。

  HashPartitioner 根据键的哈希值来决定数据应该被分配到哪个分区。具体来说，它会对键的哈希值取模，模的结果就是分区的编号。假设分区数为 n，键为 key，则分区编号的计算公式为 hash(key) % n。

  对于键值对 RDD，HashPartitioner 是大多数转换操作的默认分区器，而 RangePartitioner 是 sortByKey 操作的默认分区器。你也可以根据具体需求显式指定分区器来控制数据的分区方式。

  • 为什么需要自定义分区

  • 【提问：如果我们希望在分区的时候，把偶数放在一个区，奇数放在另一个区，应该怎么办？】

    数据倾斜：当数据分布不均匀，某些分区数据量过大，导致计算负载不均衡时，可自定义分区器，按照特定规则重新分配数据，避免数据倾斜影响计算性能。比如电商订单数据中，按地区统计销售额，若某些热门地区订单数远多于其他地区，使用默认分区器会使部分任务计算量过大。通过自定义分区器，可将热门地区进一步细分，让各分区数据量更均衡。

    特定业务逻辑：若业务对数据分区有特殊要求，如按时间段将日志数据分区，不同时间段的数据存到不同分区便于后续处理分析；或在社交网络数据中，按用户关系紧密程度分区等，都需自定义分区器实现。

    自定义分区器的实现步骤

    自定义分区器需要：继承Partitioner抽象类 + 实现其中的两个方法。

    1. numPartitions ：返回分区的数量，即整个 RDD 将被划分成多少个分区 。
    2. getPartition(key: Any) ：接收一个键值key（对于非键值对类型 RDD，可根据数据特征构造合适的键 ），根据自定义逻辑返回该键值对应的分区索引（从 0 开始，取值范围为 0 到numPartitions - 1 ） 

    import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}//定义Order类：id   price   info
    case class Order(id: Int, price: Double, info: String) {override def toString: String = s"$id, $price, $info"
    }//定义分区器
    class OrderPartitioner extends Partitioner{override def numPartitions: Int = 3override def getPartition(key: Any): Int = {//0-1000 =>1//1001-2000 =>2//3if(key.asInstanceOf[Int] <= 1000){0}else if(key.asInstanceOf[Int] <= 2000){1}else{2}}
    }
    object PartitonOrder {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("PartitionOrder").setMaster("local[*]")val sc = new SparkContext(conf)//读入data/order创建RDDval orderRDD = sc.textFile("input/order.csv")val rdd1 = orderRDD.map(line => {val fields = line.split("，")val order = Order(fields(0).toInt, fields(1).toDouble, fields(2))(order.id, order)})//自定义分区器val rdd2 = rdd1.partitionBy(new  OrderPartitioner)rdd2.map(x => x._2)saveAsTextFile("output2")//统计各个分区的订单数量及价格总和rdd2.mapPartitions(iter => {
    //定义数量为0var count = 0//定义金额为0var sum = 0.0iter.foreach(x => {sum += x._2.pricecount += 1})Iterator(s"${count}件，${sum}元)")}).saveAsTextFile("output4")}}

1. MyPartitioner类继承自Partitioner，实现了numPartitions方法指定分区数量为 3 ，实现getPartition方法，根据球队名称判断分区索引，湖人对应分区 0，火箭对应分区 1，其他球队对应分区 2 。

2.在main方法中，创建包含球队信息的 RDD，然后调用partitionBy方法并传入自定义分区器MyPartitioner，对 RDD 进行分区，最后将分区后的数据保存到指定路径。