Spark 自定义分区器

直接上代码：

package part

import org.apache.log4j.{
    
    Level, Logger}
import org.apache.spark.{
    
    Partitioner, SparkConf, SparkContext}

object Spark_Part {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
  	//屏蔽日志信息
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
	//创建sparkconf
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("wc")
    //创建spark程序入口
    val sc = new SparkContext(conf)
	//创建集合对象
    val list = List(("nba","************"),("cba","************"),
                    ("wnba","************"),("nba","************"))
	//将集合对象写进RDD里 并创建三个分区
    val inputRDD = sc.makeRDD(list,3)
	//将新的RDD使用partitionby方法自定义分区
    val value = inputRDD.partitionBy(new Mypartitioner)
	//保存到文件里
    value.saveAsTextFile("output")

    sc.stop()
  }

  /**
   * 第一 : 自定义分区器
   * 第二 : 重写方法
   */

  class Mypartitioner extends Partitioner{
    
    

    //分区数量
    override def numPartitions: Int = 3

    //根据数据的key值 返回数据所在的分区索引 (从0开始)
    override def getPartition(key: Any): Int = {
    
    
      //方式一 : 用if做判断
//      if(key == "nba"){
    
    
//        0
//      }else if (key == "cba"){
    
    
//        1
//      }else{
    
    
//        2
//      }

      //方式二 : 用模式匹配
      //如果是nba 放到0号分区，如果是cba 放到1号分区，如果是其他，放到2号分区
      key match {
    
    
        case "nba" => 0
        case "cba" => 1
        case _ => 2
      }
    }
  }
}