spark的分割槽器：
只有涉及到 key-value 型別的rdd才會用到分割槽器，因為分割槽是以key分割槽的
spark中分割槽器直接決定了rdd中分割槽的個數、rdd中每條資料經過shuffle過程屬於哪個分割槽和reduce的個數。
a、hashpartitioner(預設分割槽器) : hash分割槽器，將key的hash值除以分割槽個數，餘數是幾就分配到第幾個分割槽
弊端： 極端情況下，會導致資料傾斜
b、rangepartitioner：將一定範圍的數對映到某乙個分區內，盡量保證每個分割槽中的資料量的均勻，且 分割槽與分割槽之間是有序的，即乙個分割槽中的元素肯定都是比另乙個分區內的元素小或者大，但是分區內的元素不能保證順序
要求： key型別必須可排序
步驟：第一步： 先從整個rdd中抽取樣本資料，將樣本資料排序，計算出每個分割槽的最大key值，形成乙個array[key]型別的陣列變數rangebounds(邊界陣列)
c、自定義分割槽：
步驟：第一步：繼承partitioner，並且實現下面兩個方法
class mypartitioner(numpars:int) extends partitioner
}
Spark自定義分割槽器
package actions import org.apache.spark.object sam class mypartitioner num int extends partitioner 還有一種分割槽器就是rangepartitioner 範圍分割槽器 思想是用水塘抽樣演算法，保證每條資...
spark更改分割槽 Spark中的分割槽方法詳解
一 spark資料分割槽方式簡要 在spark中，rdd resilient distributed dataset 是其最基本的抽象資料集，其中每個rdd是由若干個partition組成。在job執行期間，參與運算的partition資料分布在多台機器的記憶體當中。這裡可將rdd看成乙個非常大的陣...
spark 的RDD分割槽
rdd的倆種建立方 1.從集合中建立rdd，spark主要提供了兩種函式 parallelize和makerdd 使用parallelize 從集合建立 scala val rdd sc.parallelize array 1,2,3,4,5,6,7,8 使用makerdd 從集合建立 scala ...