// 按照key分割槽，所以資料必須是k-v鍵值對型別
val rdd: rdd[
(string
,int)]
= sc.makerdd(list(
("a",1
),("b",2
),("c",3
),("d",4
)),2
) println(
"-------------------重新分割槽前--------------------"
)(index, datas)
=>
}.collect(
) println(
"-------------------重新分割槽後--------------------"
)//按照雜湊值進行分割槽
val newrdd: rdd[
(string
,int)]
= rdd.partitionby(
new hashpartitioner(3)
)(index, datas)
=>
}.collect(
) sc.stop(
)
class mypartitioner(partitions:
int)
extends partitioner
}
// 呼叫自定義分割槽器
val rdd: rdd[
(string
,string)]
= sc.makerdd(list(
("13698624174"
,"河北"),
("13766887551"
,"廣東"),
("13876543211"
,"上海"),
("17677885551"
,"河南"))
,2) println(
"-------------------重新分割槽前--------------------"
)(index, datas)
=>
}.collect(
) println(
"-------------------重新分割槽後--------------------"
)val newrdd: rdd[
(string
,string)]
= rdd.partitionby(
new mypartitioner(4)
)(index, datas)
=>
}.collect(
)
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分割槽器
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...
分割槽之按照手機號分割槽
先確定要加分割槽的位置，是在map之後加的 當需要將統計結果輸出到不同的檔案中就需要自定義分割槽並且設定 8 指定自定義分割槽器 job.setpartitionerclass provincepartitioner.class 9 同時指定相應數量的reducetask job.setnumred...