·什么是分区
在 Spark 里，弹性分布式数据集（RDD）是核心的数据抽象，它是不可变的、可分区的、里面的元素并行计算的集合。
在 Spark 中，分区是指将数据集按照一定的规则划分成多个较小的子集，每个子集可以独立地在不同的计算节点上进行处理，这样可以实现数据的并行处理，提高计算效率。
可以将 Spark 中的分区类比为快递公司处理包裹的过程。假设你有一批包裹要从一个城市发送到另一个城市，快递公司会将这些包裹按照一定的规则进行分区，比如按照收件地址的区域划分。每个分区的包裹会被分配到不同的快递员或运输车辆上进行运输，这些快递员或车辆可以同时出发，并行地将包裹送到不同的区域。这就类似于 Spark 中的分区，每个分区的数据可以在不同的计算节点上同时进行处理，从而加快整个数据处理的速度。
·默认分区的情况
- 从集合创建 RDD（使用 parallelize 方法）
当使用 parallelize 方法从一个集合创建 RDD 时，默认分区数通常取决于集群的配置。
在本地模式下，默认分区数等于本地机器的 CPU 核心数；在集群模式下，默认分区数由 spark.default.parallelism 配置项决定。
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
val conf = new SparkConf().setAppName("DefaultPartitionExample").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val data = Seq(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)
println(s"默认分区数: ${rdd.partitions.length}")
sc.stop()2.从外部存储（如文件）创建 RDD（使用 textFile 方法）
当使用 textFile 方法从外部存储（如 HDFS、本地文件系统等）读取文件创建 RDD 时，默认分区数通常由文件的块大小决定。对于 HDFS 文件，默认分区数等于文件的块数。例如，一个 128MB 的文件在 HDFS 上被分成 2 个 64MB 的块，那么创建的 RDD 默认分区数就是 2。
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
val conf = new SparkConf().setAppName("DefaultPartitionFileExample").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
// 假设文件存在于本地
val rdd = sc.textFile("path/to/your/file.txt")
println(s"默认分区数: ${rdd.partitions.length}")
sc.stop()·分区的作用
想象一下，你是一家大型图书馆的管理员，图书馆里有海量的书籍。为了方便管理和查找，你会把这些书籍按照不同的类别，比如文学、历史、科学等，划分到不同的书架上。每个书架就相当于一个分区，而所有书架上的书合起来就是整个图书馆的藏书，这就类似 Spark 里的 RDD（弹性分布式数据集）。
在 Spark 中，RDD 是数据的集合，它会被划分成多个分区，这些分区可以分布在不同的计算节点上，就像图书馆的书架分布在不同的房间一样。
这样做的好处是什么呢？
并行计算：Spark 能够同时对多个分区的数据进行处理，充分利用集群的计算资源，进而加快作业的执行速度。例如，若一个 RDD 有 10 个分区，且集群有足够的计算资源，Spark 就可以同时处理这 10 个分区的数据。
数据局部性：分区有助于实现数据局部性，也就是让计算尽量在数据所在的节点上进行，减少数据在网络间的传输，从而降低网络开销。
容错性：当某个分区的数据处理失败时，Spark 能够重新计算该分区，而不需要重新计算整个 RDD。
当使用savaAsTextFile做保存操作时，最终生成的文件个数通常和RDD的分区数一致。
object PartitionExample {def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建 SparkConf 对象，设置应用程序名称和运行模式val conf = new SparkConf().setAppName("PartitionExample").setMaster("local")// 使用 SparkConf 创建 SparkContext 对象val sc = new SparkContext(conf)// 创建一个包含 10 个元素的 Seqval data = Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)// 使用 parallelize 方法创建 RDD，并设置分区数为 3val rdd = sc.parallelize(data, 3)// 将 RDD 保存为文本文件，保存路径为 "output"rdd.saveAsTextFile("output")// 停止 SparkContext，释放资源sc.stop()}
} ·分区器的默认分区器
分区器是 Spark 中用于决定 RDD 数据如何在不同分区之间进行分布的组件。通过定义分区规则，它能够将具有键值对类型的数据（PairRDD）按照一定策略划分到不同分区，以实现数据的合理分布，进而提高并行计算的效率。
在大多数涉及键值对的转换操作中，Spark 默认使用 HashPartitioner。例如，reduceByKey、groupByKey 等操作，如果没有显式指定分区器，就会使用 HashPartitioner。
HashPartitioner 根据键的哈希值来决定数据应该被分配到哪个分区。具体来说，它会对键的哈希值取模，模的结果就是分区的编号。假设分区数为 n，键为 key，则分区编号的计算公式为 hash(key) % n。
对于键值对 RDD，HashPartitioner 是大多数转换操作的默认分区器，而 RangePartitioner 是 sortByKey 操作的默认分区器。你也可以根据具体需求显式指定分区器来控制数据的分区方式。
·为什么需要自定义分区
数据倾斜：当数据分布不均匀，某些分区数据量过大，导致计算负载不均衡时，可自定义分区器，按照特定规则重新分配数据，避免数据倾斜影响计算性能。比如电商订单数据中，按地区统计销售额，若某些热门地区订单数远多于其他地区，使用默认分区器会使部分任务计算量过大。通过自定义分区器，可将热门地区进一步细分，让各分区数据量更均衡。
特定业务逻辑：若业务对数据分区有特殊要求，如按时间段将日志数据分区，不同时间段的数据存到不同分区便于后续处理分析；或在社交网络数据中，按用户关系紧密程度分区等，都需自定义分区器实现。
·自定义分区器的实现步骤
自定义分区器需要：继承Partitioner抽象类 + 实现其中的两个方法。
- numPartitions ：返回分区的数量，即整个 RDD 将被划分成多少个分区 。
- getPartition(key: Any) ：接收一个键值key（对于非键值对类型 RDD，可根据数据特征构造合适的键 ），根据自定义逻辑返回该键值对应的分区索引（从 0 开始，取值范围为 0 到numPartitions - 1 ） 。
