spark的自定義partitioner

在hadoop的mapreduce中預設patitioner是hashpartitioner,我們可以自定義partitioner可以有效防止資料傾斜, 在spark裡面也是一樣,在spark裡也是預設的hashpartitioner, 如果自己想自己定義partitioner繼承org.apache.spark裡面的partitioner並且重寫它裡面的兩個方法就行了.

//只需要繼承partitioner,重寫兩個方法

class
mypartitioner
(val num: int)
extends
partitioner 

自定義partitioner如下:

class

mypartitioner
(val num: int)
extends
partitioner 
}

object xy ).reducebykey(_ + _)

//這裡指定自定義分割槽,然後輸出
println(rdd2.collect().tobuffer)
sc.stop()
}}

其中part-00000 和 part-00001如下:

其中part-00002 和 part-00003如下:

其中part-00000中zhangsan的長度對4取模為0和這個檔案中其他較短的單詞一樣,所以在乙個分割槽, part-00003沒有內容,說明上面的單詞的長度對4取模結果沒有為3的

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