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Spark - RangePartitioner rangeBounds 生成 源码分析 & 实践

后端

引言

Spark 的 RangePartitioner 是一个常用的分区器，它根据 key 的范围对数据进行分区。RangePartitioner 的构造函数需要两个参数：numPartitions 和 rangeBounds。numPartitions 指定了分区的数量，而 rangeBounds 是一个数组，它指定了每个分区的范围。

rangeBounds 的生成

RangePartitioner 的 rangeBounds 是通过采样数据来生成的。采样数据的过程如下：

  1. 从数据集中随机选择一个子集。
  2. 对子集中的数据进行排序。
  3. 将排序后的数据分成 numPartitions 个相等大小的子集。
  4. 每个子集的最小值和最大值就是 rangeBounds 的一个元素。

源码分析

RangePartitioner 的源码位于 spark-core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/Partitioner.scala。rangeBounds 的生成代码位于 computeBoundaries() 方法中。computeBoundaries() 方法首先从数据集中随机选择一个子集，然后对子集中的数据进行排序。接下来，computeBoundaries() 方法将排序后的数据分成 numPartitions 个相等大小的子集。最后，computeBoundaries() 方法计算每个子集的最小值和最大值，并将其作为 rangeBounds 的一个元素。

实践

RangePartitioner 可以用于各种不同的应用场景。例如，RangePartitioner 可以用于对日志数据进行分区，以便并行处理日志数据。RangePartitioner 还可以用于对图像数据进行分区，以便并行处理图像数据。

总结

RangePartitioner 是一个常用的分区器，它根据 key 的范围对数据进行分区。RangePartitioner 的 rangeBounds 是通过采样数据来生成的。RangePartitioner 可以用于各种不同的应用场景。

参考资料