【Spark原理系列】 Partitioner 分区器适用场景示例源码分析HashPartitioner RangePartitioner

本文深入分析了Spark中的Partitioner，包括HashPartitioner和RangePartitioner。HashPartitioner基于键的哈希值进行分区，适合数据均匀分布且键无自然顺序的场景；RangePartitioner则按键的大小进行分区，适用于有自然顺序的数据和范围查询。文章还介绍了如何选择和处理分区器，并提供了方法总结及适用场景的实例分析。

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文章目录

概述
适用场景
- `HashPartitioner`适用场景：
- `RangePartitioner`适用场景：
方法总结
示例
源码

概述

Spark Partitioner 分区器定义了两个分区器：HashPartitioner和RangePartitioner，以及一个Partitioner对象。

HashPartitioner是基于哈希的分区器，根据键的哈希值将元素分配到不同的分区。它使用Java的Object.hashCode来计算哈希值，并根据分区数取模得到分区ID。如果键为null，则分配到第一个分区。

RangePartitioner是基于范围的分区器，用于可排序记录的分区。它通过对输入RDD进行采样来确定分区的边界，然后根据键的大小将元素分配到相应的分区。默认情况下，它按升序分区，但可以设置为降序分区。它还有一个参数samplePointsPerPartitionHint，表示每个分区的采样点数量。

Partitioner是一个抽象类，定义了分区器的通用接口，包括获取分区数和根据键获取分区ID的方法。

除此之外，还有一些辅助方法，如defaultPartitioner用于选择合适的分区器，isEligiblePartitioner用于判断分区器是否合适，sketch用于对输入RDD进行草图处理，determineBounds用于确定范围分区的边界等。

总体而言，这段源码实现了常见的哈希和范围分区器，并提供了一些辅助方法用于选择和处理分区器。

适用场景

`HashPartitioner`适用场景：

数据均匀分布：HashPartitioner使用哈希函数将数据均匀分布到不同的分区中。当数据具有相似的分布特征时，例如键的哈希值在整个范围内均匀分布，HashPartitioner可以有效地将数据分散到不同的分区中。
键没有自然顺序：与RangePartitioner不同，HashPartitioner不依赖于键的大小或顺序，因此适用于没有自然顺序的键。如果你的数据集中的键是随机分布的或没有明显的顺序关系，可以考虑使用HashPartitioner进行分区。
分区数较少：由于HashPartitioner使用哈希函数计算分区ID，分区数较多可能会导致哈希冲突，影响性能。因此，HashPartitioner适合于分区数较少的情况，通常在几十到几百个分区之间。
需要随机性：HashPartitioner在分配数据到分区时使用了哈希函数，这意味着相同的键在不同运行中被分配到不同的分区。如果你需要一些随机性来确保数据分布的随机性和均匀性，可以考虑使用HashPartitioner。

需要注意的是，HashPartitioner适用于大多数常见情况下，但对于某些特殊的数据分布或应用场景可能不是最优选择。在选择使用HashPartitioner之前，建议先进行数据分析和测试，确保它适用于你的具体情况，并满足性能和数据均衡的要求。

`RangePartitioner`适用场景：

数据具有自然顺序：RangePartitioner是基于键的大小进行分区的，因此适用于具有自然顺序的数据。例如，如果你有一个按照时间戳排序的日志数据集，你可以使用RangePartitioner根据时间戳范围将数据分区。
范围查询性能要求高：如果你的应用需要频繁执行范围查询，例如按范围过滤或范围聚合操作，RangePartitioner可以根据范围划分数据，提高查询性能。
数据分布不均匀：当数据集中的某些键的频率比其他键高得多时，使用RangePartitioner可以更好地平衡数据分布。它可以根据键的范围将热点数据均匀地分配到不同的分区中，避免单个分区过载。
需要控制分区数：RangePartitioner允许你显式地指定分区数。这对于需要控制分区数量的情况非常有用，特别是在处理大型数据集时，可以通过增加分区数来提高并行度和吞吐量。

需要注意的是，RangePartitioner的效果取决于数据的分布和键的范围。如果数据分布不均匀或键的范围不均匀，可能会导致某些分区过大或过小。在选择使用RangePartitioner之前，建议先进行数据分析和测试，确保它适用于你的具体情况。

方法总结

源码中的方法有：

defaultPartitioner：选择用于类似于cogroup的操作的默认分区器。
isEligiblePartitioner：判断分区器是否合适。
numPartitions：获取分区数。
getPartition：根据给定的键获取分区ID。
equals：判断两个分区器是否相等。
hashCode：计算分区器的哈希值。
sketch：通过对每个分区进行采样来对输入RDD进行草图处理。
determineBounds：根据候选项的权重确定范围分区的边界。

示例

import org.apache.spark.{
   
   HashPartitioner, RangePartitioner, SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
 
object PartitionerDemo extends App{
   
   
  // 创建SparkContext
  val conf = new SparkConf().setAppName("PartitionerDemo").setMaster("local[*]")
  val sc = new SparkContext(conf)

  // 创建一个PairRDD[(String, Int)]
  val data: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(Seq(("A", 1), ("B", 2), ("C", 3), ("D", 4), ("E", 5)))
  val rangedata: RDD[(Int, String)] = sc.parallelize(Seq((1, "A"), (2, "B"), (3, "C"), (4, "D"), (5, "E")),3)


  // 创建RangePartitioner并应用于PairRDD
  val rangeNumPartitions = 3 // 设置范围分区数为3
  val rangePartitioner = new RangePartitioner[String, Int](rangeNumPartitions, data)
  val rangePartitionedData: RDD[(String, Int)] = rangedata.partitionBy(rangePartitioner)

  // 创建HashPartitioner并应用于PairRDD
  val hashNumPartitions = 2 // 设置哈希分区数为2
  val hashPartitioner = new HashPartitioner(hashNumPartitions)
  val hashPartitionedData: RDD[(String, Int)] = data.partitionBy(hashPartitioner)

  // 输出每个分区中的数据（范围分区）
  println("Range Partitioned Data:")
  rangePartitionedData.foreachPartition(iter => iter.foreach(println))

  // 输出每个分区中的数据（哈希分区）
  println("Hash Partitioned Data:")
  hashPartitionedData.foreachPartition(iter => iter.foreach(println))

  // 关闭SparkContext
  sc.stop()
}

源码

/**
 * 一个定义了如何通过键对键值对RDD进行分区的对象。
 * 将每个键映射到0到`numPartitions - 1`之间的分区ID。
 *
 * 注意，分区器必须是确定性的，即给定相同的分区键，必须返回相同的分区ID。
 */
abstract class Partitioner extends