Spark RDD之Partitioner

概要

Spark RDD主要由Dependency、Partition、Partitioner组成，这篇介绍最后一部分Partitioner。Partition记录了数据split的逻辑，Dependency记录的是transformation操作过程中Partition的演化，Partitioner是shuffle过程中key重分区时的策略，即计算key决定k-v属于哪个分区。

Partitioner作用

Partitioner是在shuffle阶段起作用，无论对于mapreduce还是spark，shuffle都是重中之重，因为shuffle的性能直接影响着整个程序，先了解下shuffle：详细探究Spark的shuffle实现，图片也来自此博客(侵删)，shuffle涉及到网络开销及可能导致的数据倾斜问题，是调优关注的重点。

如上图，在shuffle中，map阶段处理结果使用ShuffleWriter，根据Partitioner逻辑写到不同bucket中，不同的bucket后续被不同的reducer使用，源码如下：

上图是HashShuffleWriter中的write方法实现，图中圈出了Partitioner发挥作用的代码，shuffle的实现又分为HashShuffleManager和SortShuffleManager，会在后续shuffle阶段详解。
至此，我们对Partitioner有了初步的了解，其在shuffle阶段发挥作用，依据Partitioner的逻辑计算key，得出对应的k-v属于哪个分区。

Partitioner定义

抽象类Partitioner，定义了两个抽象方法numPartitions和getPartition，如上图所示

Partitioner的伴生对象定义了defaultPartitioner方法，实现了类似cogroup这类操作，如何从父RDD中选择Partitioner，逻辑如图中所示，Partitioner实现有两个，如下：

1. HashPartitioner
   
   numPartitions方法返回传入的分区数，getPartition方法，使用key的hashCode值对分区数取模得到PartitionId，结合第一幅图，写入到对应的bucket中。java中的hashmap和mapreduce的HashPartitioner也类似，细节处不同，如hashmap不是取模，是通过&实现的。
2. RangePartitioner
   RangePartitioner的实现较HashPartitioner复杂，单独整理，查看这里。

Partitioner使用

使用Partitioner必须满足两个前提，1、RDD是k-v形式，如RDD[(K, V)]，2、有shuffle操作。常见的触发shuffle的操作有：
1.combineByKey(groupByKey, reduceByKey , aggregateByKey)
2. sortByKey
3. join(leftOuterJoin, rightOuterJoin, fullOuterJoin)
4. cogroup
5. repartition(coalesce(shuffle=true))
6. groupWith
7. repartitionAndSortWithinPartitions

自定义Partitioner

上面我们已给出了Partitioner的定义，只需根据需求实现两个抽象方法，下面的例子我们以key的长度进行分区

class CustomPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {  def numPartitions: Int = partitions  def getPartition(key: Any): Int = {    val k = key.asInstanceOf[String]    return k.length() & (partitions -1)  }}

调整Partitioner

    val data = sc.parallelize(List("a c", "a b", "bb c", "bb d", "c d"), 2)    data.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1))      .partitionBy(new CustomPartitioner(2)).reduceByKey(_ + _)        .collect()

使用partitionBy调整Partitioner，传入我们自定义的Partitioner，通过web UI查看执行细节

从上图可以看出，长度为1的8条数据经过k.length() & (partitions -1)处理写到Partition 1中(1 & (2-1) ==1)，长度为2的两条数据写入到Partition 0中。

总结

简要介绍了Partitioner的作用，通过源码了解Partitioner的两个实现类，并举了使用自定义Partitioner的例子。最为重要的，Partitioner要发挥作用必须满足的两个前提：RDD[(K, V)和shuffle操作。此外，自定义Partitioner也是解决数据倾斜问题的手段之一。