[Spark] - HashPartitioner & RangePartitioner 区别

Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程，Spark的Shuffle过程同MapReduce，也依赖于Partitioner数据分区器，Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示：

主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类，分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区

一、Partitioner

Spark中数据分区的主要工具类(数据分区类)，主要用于Spark底层RDD的数据重分布的情况中，主要方法两个，如下：

二、HashPartitioner

Spark中非常重要的一个分区器，也是默认分区器，默认用于90%以上的RDD相关API上；功能：依据RDD中key值的hashCode的值将数据取模后得到该key值对应的下一个RDD的分区id值，支持key值为null的情况，当key为null的时候，返回0；该分区器基本上适合所有RDD数据类型的数据进行分区操作；但是需要注意的是，由于JAVA中数组的hashCode是基于数组对象本身的，不是基于数组内容的，所以如果RDD的key是数组类型，那么可能导致数据内容一致的数据key没法分配到同一个RDD分区中，这个时候最好自定义数据分区器，采用数组内容进行分区或者将数组的内容转换为集合。HashPartitioner代码说明如下：

三、RangePartitioner

SparkCore中除了HashPartitioner分区器外，另外一个比较重要的已经实现的分区器，主要用于RDD的数据排序相关API中，比如sortByKey底层使用的数据分区器就是RangePartitioner分区器；该分区器的实现方式主要是通过两个步骤来实现的，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，代码说明如下：

class RangePartitioner[K: Ordering : ClassTag, V](
                                                   partitions: Int,
                                                   rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]],
                                                   private var ascending: Boolean = true)
  extends Partitioner {

  // We allow partitions = 0, which happens when sorting an empty RDD under the default settings.
  require(partitions >= 0, s"Number of partitions cannot be negative but found $partitions.")

  // 获取RDD中key类型数据的排序器
  private var ordering = implicitly[Ordering[K]]

  // An array of upper bounds for the first (partitions - 1) partitions
  private var rangeBounds: Array[K] = {
    if (partitions <= 1) {
      // 如果给定的分区数是一个的情况下，直接返回一个空的集合，表示数据不进行分区
      Array.empty
    } else {
      // This is the sample size we need to have roughly balanced output partitions, capped at 1M.
      // 给定总的数据抽样大小，最多1M的数据量(10^6)，最少20倍的RDD分区数量，也就是每个RDD分区至少抽取20条数据
      val sampleSize = math.min(20.0 * partitions, 1e6)
      // Assume the input partitions are roughly balanced and over-sample a little bit.
      // 计算每个分区抽取的数据量大小， 假设输入数据每个分区分布的比较均匀
      // 对于超大数据集(分区数超过5万的)乘以3会让数据稍微增大一点，对于分区数低于5万的数据集，每个分区抽取数据量为60条也不算多
      val sampleSizePerPartition = math.ceil(3.0 * sampleSize / rdd.partitions.size).toInt
      // 从rdd中抽取数据，返回值:(总rdd数据量， Array[分区id，当前分区的数据量，当前分区抽取的数据])
      val (numItems, sketched) = RangePartitioner.sketch(rdd.map(_._1), sampleSizePerPartition)
      if (numItems == 0L) {
        // 如果总的数据量为0(RDD为空)，那么直接返回一个空的数组
        Array.empty
      } else {
        // If a partition contains much more than the average number of items, we re-sample from it
        // to ensure that enough items are collected from that partition.
        // 计算总样本数量和总记录数的占比，占比最大为1.0
        val fraction = math.min(sampleSize / math.max(numItems, 1L), 1.0)
        // 保存样本数据的集合buffer
        val candidates = ArrayBuffer.empty[(K, Float)]
        // 保存数据分布不均衡的分区id(数据量超过fraction比率的分区)
        val imbalancedPartitions = mutable.Set.empty[Int]
        // 计算抽取出来的样本数据
        sketched.foreach { case (idx, n, sample) =>
          if (fraction * n > sampleSizePerPartition) {
            // 如果fraction乘以当前分区中的数据量大于之前计算的每个分区的抽象数据大小，那么表示当前分区抽取的数据太少了，该分区数据分布不均衡，需要重新抽取
            imbalancedPartitions += idx
          } else {
            // 当前分区不属于数据分布不均衡的分区，计算占比权重，并添加到candidates集合中
            // The weight is 1 over the sampling probability.
            val weight = (n.toDouble / sample.size).toFloat
            for (key <- sample) {
              candidates += ((key, weight))
            }
          }
        }

        // 对于数据分布不均衡的RDD分区，重新进行数据抽样
        if (imbalancedPartitions.nonEmpty) {
          // Re-sample imbalanced partitions with the desired sampling probability.
          // 获取数据分布不均衡的RDD分区，并构成RDD
          val imbalanced = new PartitionPruningRDD(rdd.map(_._1), imbalancedPartitions.contains)
          // 随机种子
          val seed = byteswap32(-rdd.id - 1)
          // 利用rdd的sample抽样函数API进行数据抽样
          val reSampled = imbalanced.sample(withReplacement = false, fraction, seed).collect()
          val weight = (1.0 / fraction).toFloat
          candidates ++= reSampled.map(x => (x, weight))
        }

        // 将最终的抽样数据计算出rangeBounds出来
        RangePartitioner.determineBounds(candidates, partitions)
      }
    }
  }

  // 下一个RDD的分区数量是rangeBounds数组中元素数量+ 1个
  def numPartitions: Int = rangeBounds.length + 1

  // 二分查找器，内部使用java中的Arrays类提供的二分查找方法
  private var binarySearch: ((Array[K], K) => Int) = CollectionsUtils.makeBinarySearch[K]

  // 根据RDD的key值返回对应的分区id。从0开始
  def getPartition(key: Any): Int = {
    // 强制转换key类型为RDD中原本的数据类型
    val k = key.asInstanceOf[K]
    var partition = 0
    if (rangeBounds.length <= 128) {
      // If we have less than 128 partitions naive search
      // 如果分区数据小于等于128个，那么直接本地循环寻找当前k所属的分区下标
      while (partition < rangeBounds.length && ordering.gt(k, rangeBounds(partition))) {
        partition += 1
      }
    } else {
      // Determine which binary search method to use only once.
      // 如果分区数量大于128个，那么使用二分查找方法寻找对应k所属的下标;
      // 但是如果k在rangeBounds中没有出现，实质上返回的是一个负数(范围)或者是一个超过rangeBounds大小的数(最后一个分区，比所有数据都大)
      partition = binarySearch(rangeBounds, k)
      // binarySearch either returns the match location or -[insertion point]-1
      if (partition < 0) {
        partition = -partition - 1
      }
      if (partition > rangeBounds.length) {
        partition = rangeBounds.length
      }
    }

    // 根据数据排序是升序还是降序进行数据的排列，默认为升序
    if (ascending) {
      partition
    } else {
      rangeBounds.length - partition
    }
  }

其实RangePartitioner的重点是在于构建rangeBounds数组对象，主要步骤是：

　　1. 如果分区数量小于2或者rdd中不存在数据的情况下，直接返回一个空的数组，不需要计算range的边界；如果分区数据大于1的情况下，而且rdd中有数据的情况下，才需要计算数组对象

　　2. 计算总体的数据抽样大小sampleSize，计算规则是：至少每个分区抽取20个数据或者最多1M的数据量

　　3. 根据sampleSize和分区数量计算每个分区的数据抽样样本数量sampleSizePrePartition

　　4. 调用RangePartitioner的sketch函数进行数据抽样，计算出每个分区的样本

　　5. 计算样本的整体占比以及数据量过多的数据分区，防止数据倾斜

　　6. 对于数据量比较多的RDD分区调用RDD的sample函数API重新进行数据抽取

　　7. 将最终的样本数据通过RangePartitoner的determineBounds函数进行数据排序分配，计算出rangeBounds

RangePartitioner的sketch函数的作用是对RDD中的数据按照需要的样本数据量进行数据抽取，主要调用SamplingUtils类的reservoirSampleAndCount方法对每个分区进行数据抽取，抽取后计算出整体所有分区的数据量大小；reservoirSampleAndCount方法的抽取方式是先从迭代器中获取样本数量个数据(顺序获取), 然后对剩余的数据进行判断，替换之前的样本数据，最终达到数据抽样的效果

RangePartitioner的determineBounds函数的作用是根据样本数据记忆权重大小确定数据边界, 代码注释讲解如下：

def determineBounds[K: Ordering : ClassTag](
                                               candidates: ArrayBuffer[(K, Float)],
                                               partitions: Int): Array[K] = {
    val ordering = implicitly[Ordering[K]]
    // 按照数据进行数据排序，默认升序排列
    val ordered = candidates.sortBy(_._1)
    // 获取总的样本数量大小
    val numCandidates = ordered.size
    // 计算总的权重大小
    val sumWeights = ordered.map(_._2.toDouble).sum
    // 计算步长
    val step = sumWeights / partitions
    var cumWeight = 0.0
    var target = step
    val bounds = ArrayBuffer.empty[K]
    var i = 0
    var j = 0
    var previousBound = Option.empty[K]
    while ((i < numCandidates) && (j < partitions - 1)) {
      // 获取排序后的第i个数据及权重
      val (key, weight) = ordered(i)
      // 累计权重
      cumWeight += weight
      if (cumWeight >= target) {
        // Skip duplicate values.
        // 权重已经达到一个步长的范围，计算出一个分区id的值
        if (previousBound.isEmpty || ordering.gt(key, previousBound.get)) {
          // 上一个边界值为空，或者当前边界key数据大于上一个边界的值，那么当前key有效，进行计算
          // 添加当前key到边界集合中
          bounds += key
          // 累计target步长界限
          target += step
          // 分区数量加1
          j += 1
          // 上一个边界的值重置为当前边界的值
          previousBound = Some(key)
        }
      }
      i += 1
    }
    // 返回结果
    bounds.toArray
  }

四、总结

一般而已，使用默认的HashPartitioner即可，RangePartitioner的使用有一定的局限性