spark自定义分区器实现

在spark中，框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区，但是实际生产中，往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因，这个时候就需要我们自定义分区，按照我们指定的字段进行分区。具体的流程步骤如下：

1、创建一个自定义的分区类，并继承Partitioner，注意这个partitioner是spark的partitioner

2、重写partitioner中的方法

　 override def numPartitions: Int = ？？？
   override def getPartition(key: Any): Int = ？？？

代码实现：
测试数据集：

cookieid,createtime,pv
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　　指定按照第一个字段进行分区

步骤1：

package _core.sourceCodeLearning.partitioner

import org.apache.spark.Partitioner
import scala.collection.mutable.HashMap

/**
  * Author Mr. Guo
  * Create 2019/6/23 - 12:19
  */
class UDFPartitioner(args: Array[String]) extends Partitioner {

  private val partitionMap: HashMap[String, Int] = new HashMap[String, Int]()
  var parId = 0
  for (arg <- args) {
    if (!partitionMap.contains(arg)) {
      partitionMap(arg) = parId
      parId += 1
    }
  }

  override def numPartitions: Int = partitionMap.valuesIterator.length

  override def getPartition(key: Any): Int = {
    val keys: String = key.asInstanceOf[String]
    val sub = keys
    partitionMap(sub)
  }
}

　　步骤2：

主类测试：

package _core.sourceCodeLearning.partitioner

import org.apache.spark.{SparkConf, TaskContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
  * Author Mr. Guo
  * Create 2019/6/23 - 12:21
  */
object UDFPartitionerMain {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val ssc = SparkSession
      .builder()
      .config(conf)
      .getOrCreate()
    val sc = ssc.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    val rdd = ssc.sparkContext.textFile("file:///E:\\TestFile\\analyfuncdata.txt")
    val transform = rdd.filter(_.split(",").length == 3).map(x => {
      val arr = x.split(",")
      (arr(0), (arr(1), arr(2)))
    })
    val keys: Array[String] = transform.map(_._1).collect()
    val partiion = transform.partitionBy(new UDFPartitioner(keys))
    partiion.foreachPartition(iter => {
      println(s"**********分区号：${TaskContext.getPartitionId()}***************")
      iter.foreach(r => {
        println(s"分区:${TaskContext.getPartitionId()}###" + r._1 + "\t" + r._2 + "::" + r._2._1)
      })
    })
    ssc.stop()
  }
}

　　运行结果：

这样就是按照第一个字段进行了分区，当然在分区器的中，对于key是可以根据自己的需求随意的处理，比如添加随机数等等