基于优化和数据的有序性等问题考虑，某个设备的日志数据分到指定的计算节点，减少数据的网络传输
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：
01packageorg.apache.spark
02
03/**
04 * An object that defines how the elements in a key-value pair RDD are partitioned by key.
05 * Maps each key to a partition ID, from 0 to `numPartitions – 1`.
06 */
07abstractclassPartitioner extendsSerializable {
08 defnumPartitions:Int
09 defgetPartition(key:Any):Int
10}
def numPartitions: Int：这个方法需要返回你想要创建分区的个数；
def getPartition(key: Any): Int：这个函数需要对输入的key做计算，然后返回该key的分区ID，范围一定是0到numPartitions-1；
equals()：这个是Java标准的判断相等的函数，之所以要求用户实现这个函数是因为Spark内部会比较两个RDD的分区是否一样。
假如我们想把来自同一个域名的URL放到一台节点上，比如:http://www.iteblog.com和http://www.iteblog.com/archives/1368，如果你使用HashPartitioner，这两个URL的Hash值可能不一样，这就使得这两个URL被放到不同的节点上。所以这种情况下我们就需要自定义我们的分区策略，可以如下实现：
01packagecom.iteblog.utils
02
03importorg.apache.spark.Partitioner
04
05/**
06 * User: 过往记忆
07 * Date: 2015-05-21
08 * Time: 下午23:34
09 * bolg:http://www.iteblog.com
10 * 本文地址：http://www.iteblog.com/archives/1368
11 * 过往记忆博客，专注于hadoop、hive、spark、shark、flume的技术博客，大量的干货
12 * 过往记忆博客微信公共帐号：iteblog_hadoop
13 */
14
15classIteblogPartitioner(numParts:Int) extendsPartitioner {
16 overridedefnumPartitions:Int =numParts
17
18 overridedefgetPartition(key:Any):Int ={
19 valdomain =newjava.net.URL(key.toString).getHost()
20 valcode =(domain.hashCode %numPartitions)
21 if(code < 0) {
22 code + numPartitions
23 } else{
24 code
25 }
26 }
27
28 overridedefequals(other:Any):Boolean =other match{
29 caseiteblog:IteblogPartitioner =>
30 iteblog.numPartitions ==numPartitions
31 case_=>
32 false
33 }
34
35 overridedefhashCode:Int =numPartitions
36}
因为hashCode值可能为负数，所以我们需要对他进行处理。然后我们就可以在partitionBy()方法里面使用我们的分区：
1iteblog.partitionBy(newIteblogPartitioner(20))
类似的，在Java中定义自己的分区策略和Scala类似，只需要继承org.apache.spark.Partitioner，并实现其中的方法即可。
在Python中，你不需要扩展Partitioner类，我们只需要对iteblog.partitionBy()加上一个额外的hash函数，如下：
1importurlparse
2
3defiteblog_domain(url):
4 returnhash(urlparse.urlparse(url).netloc)
5
6iteblog.partitionBy(20, iteblog_domain)
转自：https://blog.csdn.net/xiao_jun_0820/article/details/45913745
