partitionBy()的解释_partition by-优快云博客

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partitionBy是Spark中用于自定义数据分区的方法，它可以按照指定key进行分区，优化并行计算。与groupBy不同，groupBy是按key分组元素，可能导致大规模数据处理时性能下降。选择使用应根据具体需求，partitionBy适合数据分区，groupBy适合元素分组。

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partitionBy() 是 Spark RDD 的一个方法，用于对 RDD 进行重新分区。其主要作用是将 RDD 中的数据按照指定的分区方式进行重新分区，并返回一个新的分区后的 RDD。

在 Spark 中，默认情况下使用哈希分区（Hash Partitioning）对 RDD 进行分区。但有时候我们需要自定义分区方式来更好地满足业务需求。这时候，我们可以使用 partitionBy() 方法来进行自定义分区。

partitionBy() 方法的第一个参数是分区数，第二个参数是一个函数，用于指定分区的 key。如果没有第二个参数，则使用默认的哈希分区方式。

他和groupBy（）的区别

partitionBy() 和 groupBy() 的主要区别在于它们的功能和使用场景不同。

groupBy() 是对 RDD 中的元素进行分组，将具有相同 key 的元素分为一组，并返回一个由这些组成的 RDD。groupBy() 方法需要对 RDD 中的所有元素进行扫描，因此在处理大规模数据时，性能可能不够理想。

相比之下，partitionBy() 主要用于数据分区和数据分片。partitionBy() 方法可以将 RDD 按照指定的 key 进行分区，并返回一个由这些分区组成的 RDD。分区后，相同 key 的元素通常会被放在同一个分区中。通过对 RDD 进行分区，可以更好地利用集群的并行计算能力，从而提高程序的性能。

因此，groupBy() 和 partitionBy() 的使用场景不同，应根据具体的需求选择使用。如果需要对 RDD 中的元素进行分组，应该使用 groupBy()；如果需要对 RDD 进行数据分区和数据分片，应该使用 partitionBy()。