spark分区器

1、spark中默认的分区器：

　　Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。

只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None
每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的
https://www.iteblog.com/archives/1522.html 过往记忆源码解析

2、在项目中的实际使用场景：

　　求分组topn：

（1）利用自定义分区器，按照key进行分区，使不同的key进入到不同的分区当中。分区完之后就可以对每个分区单独操作使用 mapPartitions。

（2）对每个分区内部进行排序。

//自定义一个分区器，并且按照指定的分区器进行分区
    val sbPatitioner = new SubjectParitioner2(subjects)

    //聚合，聚合是就按照指定的分区器进行分区
    //该RDD一个分区内仅有一个学科的数据
    val reduced: RDD[((String, String), Int)] = sbjectTeacherAndOne.reduceByKey(sbPatitioner, _+_)

    //如果一次拿出一个分区(可以操作一个分区中的数据了)
    val sorted: RDD[((String, String), Int)] = reduced.mapPartitions(it => {
      //将迭代器转换成list，然后排序，在转换成迭代器返回
      it.toList.sortBy(_._2).reverse.take(topN).iterator

      //即排序，有不全部加载到内存

      //长度为5的一个可以排序的集合

    })

    //收集结果
    //val r: Array[((String, String), Int)] = sorted.collect()
    //println(r.toBuffer)

    sorted.saveAsTextFile("/Users/zx/Desktop/out")

//自定义分区器
class SubjectParitioner2(sbs: Array[String]) extends Partitioner {

  //相当于主构造器（new的时候回执行一次）
  //用于存放规则的一个map
  val rules = new mutable.HashMap[String, Int]()
  var i = 0
  for(sb <- sbs) {
    //rules(sb) = i
    rules.put(sb, i)
    i += 1
  }

  //返回分区的数量（下一个RDD有多少分区）
  override def numPartitions: Int = sbs.length

  //根据传入的key计算分区标号
  //key是一个元组（String， String）
  override def getPartition(key: Any): Int = {
    //获取学科名称
    val subject = key.asInstanceOf[(String, String)]._1
    //根据规则计算分区编号
    rules(subject)
  }
}