Spark RDD 自定义分区器

最新推荐文章于 2025-05-12 11:01:58 发布
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分类专栏： spark 入门到精通 文章标签： Spark 自定义分区器
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/congge_study/article/details/124508697
本文介绍了在Spark中如何为RDD创建自定义分区器，以实现特定数据分配到特定分区，从而优化任务并发处理。文章以Key-Value类型RDD为例，探讨了分区器的概念，并通过一个Hash分区的案例展示了如何操作。

前言

在很多中间件中，例如kafka，有这么一种机制，可以将指定规则的数据发送到特定的分区，再比如rabbitmq，可以根据key的后缀进行匹配分发到不同的topic中；

在spark的rdd中，通常为了提升任务的并发处理能力，将数据放到不同分区中进行处理，设想这样么一个场景，我们需要将一批数据中的某些数据，按照特定的规则放到某些分区处理，这样的话方便后续的业务进一步处理，该怎么做呢？下面就是我们即将要谈到的Spark RDD 自定义分区器；

RDD 分区器

Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区，和用户自定义分区。 Hash 分区为当前的默认
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Spark自定义分区器
QYHuiiQ
11-03 714
【代码】Spark自定义分区器。
RDD自定义分区方法(按班级把同一个班级的学生放到一个文件中)和自定义排序方法（先按数学成绩排序，数学成绩相同再按语文成绩排序）
徐磊的博客
02-14 773
自定义排序 例题： 先按照数学成绩进行倒叙排序 如果数学成绩相同 语文成绩谁高谁在前 tom 98 66 jack 55 55 bob 98 44 joe 44 99 max 60 79 peter 60 55 jerry 60 99 kay 99 99 kim 98 99 代码实现 带*****号表示是 关键词 object Z_Stor extends App { v...
spark自定义RDD
u013939918的博客
07-21 657
一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据集，本质就是对数据的封装与抽象。讲道理我们可以将任何我们想要的数据按照我们的业务情况将数据进行分片，而不是对spark的API深度依赖。 二、搭建项目 本demo完成功能： ...
[Spark]自定义RDD
I have a adream
12-27 601
scala源程序 //MyRDDTest.scala package org.apache.spark.myrdd { import org.apache.spark.{Partition, SparkContext, TaskContext} import scala.reflect.ClassTag import org.apache.spark.rdd._ private...
spark: 简单的自定义RDD分区器
amadeus_liu2的博客
01-31 623
二、使用自定义分区器。
RDD的自定义分区器-案例
2301_82309799的博客
05-12 1080
在 Spark 中，分区器（Partitioner）决定了 RDD 中键值对（K,V）在集群中的分布方式，对数据处理的性能和负载均衡至关重要。通过合理设计自定义分区器，可以优化 Spark 作业的性能和稳定性，特别是在处理大规模数据和复杂业务场景时。直接 Join 会导致 Shuffle，且某些地区订单量过大（如北京、上海），造成数据倾斜。数据量随时间增长，传统哈希分区会导致每个分区包含不同月份的数据，增加按月统计的开销。当内置分区器无法满足需求时（如处理特定业务规则或数据倾斜问题），可以自定义分区器。
详解 Spark 核心编程之 RDD 分区器
weixin_44480009的博客
06-01 504
Spark 分区器的父类是 Partitioner 抽象类分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 后进入哪个分区，进而决定了 Reduce 的个数只有 Key-Value 类型的 RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的 RDD 分区的值是 None每个 RDD 的分区索引的范围：0~(numPartitions - 1)/**1.继承 Partitioner 抽象类。
spark自定义分区器实现
鲜橙多的博客
11-24 2038
前言： 为什么我们要进行自定义分区 当spark进行数据处理key-value类型数据时，会遇到数据由于key值的分布不均倾斜的情况，为了使得资源的合理布置我们会进行重分区，根据spark内部提供的分区器 HashPartitioner & RangePartitioner，我们也可以实现自定义 不bb了： test case：用如下数据做word count 实现自定义分区 hadoop, spark hive hive spark hbase, hbase hbase hbase, hbase
Spark中键值对RDD数据分区
qq_43193797的博客
04-12 678
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 注意： (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-...
Spark学习笔记(12)——RDD分区器
m0_56602092的博客
08-06 363
在RDD的创建中我们知道在创建一个RDD时数据是自动划分到各个分区的，然后可以通过shuffle操作按特定的规则再将数据重新划分到各个分区，那么我们能不能在创建RDD时就指定数据划分的规则呢？ Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区，和用户自定义分区。Hash 分区为当前的默认分区。分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 后进入哪个分区，进而决定了 Reduce 的个数。 ➢ 只有 Key-Value 类型的 RDD 才有分区器，非 Key-Va.
spark自定义分区以及写了一个例子，对文件进行处理
01-12
用spark自定义了一个分区，并且写了一些数据！写了一个scala类，进行测试！里面备注详细，对于初学者来说是一个不错的例子！
在Spark上通过自定义RDD访问HBase
张伟的专栏
06-21 1328
在Spark上通过自定义RDD访问HBase 2017年6月21日作者：robin 暂无评论 文章目录 [显示] 这里介绍一个在Spark上使用自定义RDD获取HBase数据的方案。 这个方案的基础是我们的HBase表的行键设计。行键设计大概是这样子的：标签ID+时间戳+随机码。平时的需求主要是导出指定标签在某个时间范围内的全部记录。根据需求和行键设计确定
Spark：RDD分区数和分区器
weixin_34161083的博客
01-04 356
两个概念： 分区partition 分区器partitioner partition RDD有个partitions方法： final def partitions: Array[Partition]， 能够返回一个数组，数组元素是RDD的partition。 partition是RDD的最小数据处理单元，可以看作是一个数据块，每个partiti...
Spark的RDD分区器
一入大数据深似海?别怕!“数据极客圈”就是你的救生圈，走对圈子跟对人，趣析数据、畅聊趋势，快进圈子!
08-19 794
RDD 分区器 基本介绍 Spark 目前支持Hash 分区、Range 分区和用户自定义分区。Hash 分区为当前的默认分区。分区器直接决定了RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过Shuffle 后进入哪个分区，进而决定了Reduce 的个数。 （1）只有Key-Value 类型的RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的RDD 分区的值是 None。 （2）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。 1. Hash 分区 说
spark--RDD分区器
qq_41634872的博客
05-03 183
分区器的主要作用： 1. 决定一条记录应该进入哪一个分区，或者说map端的数据应该进入哪一个reducer 2. 决定分区的数量，例如执行操作 groupByKey(new HashPartitioner(2)) 所生成的 ShuffledRDD 中，分区的数目等于 2。 HashPartitioner 根据key的hash值模上分区数量。缺点：可能导致数据倾斜 RangePartit...
spark自定义分区器
bigdata_player
01-09 1125
       我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner抽象类，然后实现里面的三个方法： // 这个方法需要返回你想要创建分区的个数 ...
Spark的RDD详解和自定义RDD（源码）
kebu12345678的博客
02-26 687
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 http://blog.youkuaiyun.com/a1043498776/article/details/54891946目录(?)[+]RDD概论具体概念百度（以下总结）： Spark中 RDD本身并不是数据，只是数据信息的集合。 getPartitions只运行一次； compute每次有action算子的时候都会运行，一个partition一次。...
RDD自定义分区的方法有哪些？
最新发布
06-09
嗯，用户明确想了解SparkRDD的自定义分区方法。从提问看，用户已经有Spark基础，知道分区概念，现在需要具体操作层面的指导。用户引用了5个站内资料，其中[1][3]说明分区器类型和作用，[2]展示代码实例，[4]强调...
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