Spark之【键值对RDD数据分区器】介绍及使用说明

        本篇博客，博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。

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) 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)
}

  

 

  
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）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 <console>:24

  

 

  
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2）查看RDD的分区器

scala> pairs.partitioner
res1: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None

  

 

  
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上文已经提到,非Key-Value类型的RDD分区器的值默认是None。但这里我们可以自行导入Hash分区器的类对其进行分区。

3）导入HashPartitioner类

scala> import org.apache.spark.HashPartitioner
import org.apache.spark.HashPartitioner

  

 

  
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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 <console>:27

  

 

  
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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)

  

 

  
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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 <console>: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 <console>: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)

  

 

  
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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。

需求：将相同后缀的数据写入相同的文件，通过将相同后缀的数据分区到相同的分区并保存输出来实现。

１）创建一个pairRDD

scala> val data = sc.parallelize(Array((1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6)))
data: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:24

  

 

  
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２）定义一个自定义分区类

scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
class CustomerPartitioner(numParts:Int) extends org.apache.spark.Partitioner{

  //覆盖分区数
  override def numPartitions: Int = numParts

  //覆盖分区号获取函数
  override def getPartition(key: Any): Int = {
    val ckey: String = key.toString
    ckey.substring(ckey.length-1).toInt%numParts
  }
}

// Exiting paste mode, now interpreting.

defined class CustomerPartitioner

  

 

  
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3）将RDD使用自定义的分区类进行重新分区

scala> val par = data.partitionBy(new CustomerPartitioner(2))
par: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[2] at partitionBy at <console>:27

  

 

  
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4）查看重新分区后的数据分布

scala> par.mapPartitionsWithIndex((index,items)=>items.map((index,_))).collect
res3: Array[(Int, (Int, Int))] = Array((0,(2,2)), (0,(4,4)), (0,(6,6)), (1,(1,1)), (1,(3,3)), (1,(5,5)))

  

 

  
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        使用自定义的 Partitioner 是很容易的:只要把它传给 partitionBy() 方法即可。Spark 中有许多依赖于数据混洗的方法，比如 join() 和 groupByKey()，它们也可以接收一个可选的 Partitioner 对象来控制输出数据的分区方式。

        本次的分享就到这里，受益的朋友们，不妨点个赞支持一下~

文章来源: alice.blog.csdn.net，作者：大数据梦想家，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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