[学习交流] 【上海校区】spark的重分区及排序

本帖最后由彼岸话雨于 2019-1-26 15:40 编辑

spark的重分区及排序

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。

repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。

下面举个简单的例子。

[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/")

结果,可以看到每个分区都是有效的。

[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$

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