Spark提供了HashPartitioner和RangePartitioner兩種分區策略 ，這兩種分區策略在很多情況下都適合我們的場景。但是有些情況下，Spark內部不能符合咱們的需求，這時候我們就可以自定義分區策略。為此，Spark提供了相應的接口，我們只需要擴展Partitioner ...

目錄 spark的分區 一. Hash分區 二. Ranger分區 三. 自定義Partitioner 案例 spark的分區 ​ Spark目前支持Hash分區和Range分區，用戶也可以自定義分區，Hash分區為當前的默認 ...

一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顧Map階段五大步驟 　　在第四篇博文《初識MapReduce》中，我們認識了MapReduce的八大步湊，其中在Map階段總共五個步驟，如下圖所示： 　　其中，step1.3就是一個分區操作。通過前面的學習我們知道Mapper最終處理 ...

在spark中，框架默認使用的事hashPartitioner分區器進行對rdd分區，但是實際生產中，往往使用spark自帶的分區器會產生數據傾斜等原因，這個時候就需要我們自定義分區，按照我們指定的字段進行分區。具體的流程步驟如下： 1、創建一個自定義的分區類，並繼承Partitioner，注意 ...

有時自己的業務需要自己實現spark的分區函數 以下代碼是實現一個自定義spark分區的demo 實現的功能是根據key值的最后一位數字，寫到不同的文件 例如： 10寫入到part-00000 11寫入到part-00001 . . . 19寫入到part-00009 自定義 ...

Spark自定義排序與分區 前言： 隨着信息時代的不斷發展，數據成了時代主題，今天的我們徜徉在數據的海洋中；由於數據的爆炸式增長，各種數據計算引擎如雨后春筍般沖擊着這個時代。作為時下最主流的計算引擎之一 Spark也是從各方面向時代展示自己的強大能力。Spark無論是在數據處理還是數據分析 ...

　　為了更好的實現負載均衡和消息的順序性，Kafka Producer可以通過分發策略發送給指定的Partition。Kafka Java客戶端有默認的Partitioner，平均的向目標topic的各個Partition中生產數據，如果想要控制消息的分發策略，有兩種方式，一種是在發送前創建 ...

一，簡介 二，自定義分區規則 　　2.1 普通的分組TopN實現 　　2.2 自定義分區規則TopN實現 三，RDD的緩存 　　3.1 RDD緩存簡介 　　3.2 RDD緩存方式 正文 一，簡介 　　在之前的文章中，我們知道RDD的有一個特征：就是一組 ...