spark的重分区及排序
昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。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。
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。
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$
