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Partition分区
默认分区 默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个分区。 自定义分区 （1）自定义类继承Partitioner， 重写getPartition() 方法 （2）在Job驱动中，设置自定义Partitioner （3）自定义Patition后，要根据自定义PartitionerSpark快速上手(4)Spark核心编程-Spark分区器(Partitioner)@(RDD-K_V)
@Spark分区器(Partitioner) HashPartitioner（默认的分区器） HashPartitioner分区原理是对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID，当key为null值是返回0。 源码在org.apache.spark包下： origin code: classPartition和ReduceTask的关系
先看源码： numPartitions = conf.getNumReduceTasks(); if (numPartitions > 1) { //设置了ReduceTask个数后（大于1），默认通过下面的getPartition()对数据进行分区 partitioner = (Partitioner<K,V>) ReflectionUtils.newInstance(conf.gMapReduce当中Partitioner的用法
Partitioner的用法：马克-to-win @ 马克java社区：防盗版实名手机尾号：73203。如果现在我们的需求变成，输出放在两个文件当中，按照关键字的首个字母的26个字母来分，头13个放在一个文件当中，以此类推， 这时我们就要用到partition的技术。package com;import java.io.IOException;import java.MapReduce Java API-使用Partitioner实现输出到多个文件
场景 MapReduce Java API-多输入路径方式： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119453275 在上面的基础上，怎样用Partitioner的方式实现将学生的成绩数据 分段输出到不同的文件。 例如分为三个成绩段： 小于60分 大于等于60分小于等于80分 大于80分 PartitionMapReduce编程例子之Combiner与Partitioner
教程目录 0x00 教程内容 0x01 Combiner讲解 1. 优势 2. 使用场景 0x02 Partitioner讲解 1. 意义 2. 测试单词的Hash值 0x03 编程实操 1. 实现Combiner 2. 自定义Partitioner 0xFF 总结 0x00 教程内容 本教程是在“MapReduce入门例子之单词计数”上做的升级，请查阅此教程。Spark RDD 分区
Spark RDD 分区 tag: Spark, Spark Partitioner, Spark Repartition 2021-04-2513:36:44 星期六 version: spark-2.4.5 分区器 自定义key分发的逻辑仅在 RDD 级别适用。 Partitioner 自定义分区器 abstract class Partitioner extends Serializable { abstract def getParVTM10.0代码学习12：xCheckModeSplit()
此系列是为了记录自己学习VTM10.0的过程，目前正在看编码端。主要的参考文档有JVET-S2001-vH和JVET-S2002-v1。由于本人水平有限，出现的错误恳请大家指正，欢迎与大家一起交流进步。 上一篇博文(VTM10.0代码学习11)的末尾留着一个涉及CU划分的分支没讲，本篇博文就来说说。这个分大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖
前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = ne大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖
前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = ne6.Partitioner案例
6.Partitioner案例 文件：https://files-cdn.cnblogs.com/files/handsomeplus/phonedata.zip 需求： 将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件夹 期望输出数据： 手机号136，137，138，139开头的分别放到4个文件中，其他的放到一个文件中 程序源码 自定义Bean类 import org.apac