【上海校区】spark的重分区及排序 - 黑马程序员技术交流社区

大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块，当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner，来给RDD进行重新分区，而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。

spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。与groupbykey不同的是，数据不会一次装入内存，而是使用迭代器一次一条记录从磁盘加载。这种方式最小化了内存压力。

[Scala] 纯文本查看 复制代码

import org.apache.spark.Partitioner

 class KeyBasePartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {

   override def numPartitions: Int = partitions

   override def getPartition(key: Any): Int = {

     val k = key.asInstanceOf[Int]

     Math.abs(k.hashCode() % numPartitions)

   }

 }

 import org.apache.spark.SparkContext._

     sc.textFile("file:///opt/hadoop/spark-2.3.1/README.md").flatMap(_.split("\\s+")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).map(each=>(each._2,each._1))

     implicit val caseInsensitiveOrdering = new Ordering[Int] {

      override def compare(a: Int, b: Int) = b.compareTo(a)

     }

     // Sort by key, using 

 res7.repartitionAndSortWithinPartitions(new KeyBasePartitioner(3)).saveAsTextFile("file:///opt/output/")

[Shell] 纯文本查看 复制代码

mdhdeMacBook-Pro-

3:output mdh$ pwd

/opt/output

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ ls

_SUCCESS        part-00000      part-00001      part-00002

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00000 

(24,the)

(12,for)

(9,##)

(9,and)

(6,is)

(6,in)

(3,general)

(3,documentation)

(3,example)

(3,how)

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00001

(16,Spark)

(7,can)

(7,run)

(7,on)

(4,build)

(4,Please)

(4,with)

(4,also)

(4,if)

(4,including)

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00002

(47,)

(17,to)

(8,a)

(5,using)

(5,of)

(2,Python)

(2,locally)

(2,This)

(2,Hive)

(2,SparkPi)

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$