# Spark 自定义分区器：让数据处理更高效
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，支持各种数据处理操作。在进行数据处理时，分区是一个非常关键的概念。分区器控制着数据如何在 Spark 集群中分布，这会影响到任务的执行效率和资源利用率。在某些情况下，使用自定义分区器可以显著提高性能。本篇文章将带你了解如何在 Spark 中自定义分区器，并提供示例代码。
## 分区器的概念
Flink之Partitioner(分区规则)方法注释global()全部发往1个taskbroadcast()广播(前面的文章讲解过,这里不做阐述)forward()上下游并行度一致时一对一发送,和同一个算子连中算子的OneToOne是一回事shuffle()随机分配(只是随机,同Spark的shuffle不同)rebalance()轮询分配,默认机制就是rebalance()recale()一
使用Hive自定义分区器，可以解决一些情况下产生的数据倾斜，下边给出自定义分区器流程，可做参考。1、环境说明当前环境采用Hadoop3.1.3以及Hive3.1.2版本。2、自定义类自定义类实现org.apache.hadoop.mapred.Partitioner(必须为这个,Hive中使用的是老的API)接口，这里只是做测试，所以所有数据我现在全部发送至0号分区，注意分区器中Key和Value
原创
2021-03-14 10:08:00
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# 实现自定义分区 Java
## 整体流程
首先，我们需要创建一个自定义分区器类，继承自`Partitioner`类，并实现其中的`getPartition`方法。然后，在Spark程序中使用自定义分区器进行数据分区。
下面是实现自定义分区的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个自定义分区器类，继承`Partitioner`类 |
| 2 |
原创
2024-07-09 05:11:53
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自定义分区我们在wordcount小案例中看到结果是1个part-r-000000的文件，那如果我想对统计结果，按照不同的条件输出到不同的文件(分区)，那该如何处理呢？我们梳理一下这个过程先一个文本文件，上传到hdfs后以block块存储，split到切片，一个切片对应一个maptask任务，一个maptask任务会对数据进行分区、归并和排序等操作，输出成一个临时文件（外部无序，内部有序），一个分
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2021-04-21 08:37:28
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Spark Streaming介绍
●官网
http://spark.apache.org/streaming/
●概述
Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架。
特点
易用：可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言。
容错：SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。
易整合到Spa
目录一、需求二、代码展示三、数据展示四、结果展示五、三种分区方式介绍 1、默认
原创
2022-12-28 15:37:41
296阅读
# Android自定义分区实现教程
## 一、流程梳理
下面是实现Android自定义分区的步骤表格：
```mermaid
journey
title 实现Android自定义分区流程
section 确定需求
section 划分分区
section 格式化分区
section 操作分区
```
## 二、详细步骤及代码
### 1. 确定需
原创
2024-06-01 05:24:47
149阅读
文章目录kafka 1.1 创建Topic时 分区分配分析分区副本分配方式不考虑机架因素进行分区分配主要方法`assignReplicasToBrokersRackUnaware`代码分区下标计算方法情况模拟考虑机架因素进行分区分配 kafka 1.1 创建Topic时 分区分配分析分区分配指的是为集群创建Topic时的partition的副本分配，就是Topic的partition分配在哪些b
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2024-02-11 08:18:13
77阅读
Apache HBase 中等对象存储（Medium Object Storage, 下面简称 MOB）的特性是由 HBASE-11339 引入的。该功能可以提高 HBase 对中等尺寸文件的低延迟读写访问（理想情况下，文件大小为 100K 到 10MB），这个功能使得 HBase 非常适合存储文档，图片和其他中等尺寸的对象。Apache HBase MOB 功能的实现是通过分离文件引用和 MOB
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2023-12-26 18:58:23
84阅读
对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键，故在生产者这一端就要仔细盘算合适的分区策略，避免造成消息数据的“倾斜”，使得某些分区成为性能瓶颈，这样极易引发下游数据消费的性能下降。 分区的概念 Kafka
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2024-01-03 23:25:57
132阅读
@ 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。 比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区） 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int
原创
2021-07-20 09:16:54
255阅读
【代码】kafka复习：（5）自定义分区器。
原创
2023-10-31 11:32:53
83阅读
在调用Kafka的Producer API时，如果没有指定分区器，那么数据将会根据默认分区器的算法均分
原创
2022-11-03 14:16:32
157阅读
作者 | 草捏子在《Kafka消费者的使用和原理》中已经提到过“再均衡”的概念，我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的“
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2023-11-29 15:27:10
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Comparator 和 Comparable 相同点 Comparator 和 Comparable都是java的接口，并且是用来对自定义的class比较大小的。 对于自定义类如：public class Person{ String name; int age }. 当我们有这么一个personList，里面包含了person1, person2, persion3…..，我们用Co
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2023-09-21 23:20:29
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在做一些算法题时常常会需要对数组、自定义对象、集合进行排序. 在java中对数组排序提供了Arrays.sort()方法，对集合排序提供Collections.sort()方法。对自定义对象排序时要自己重写比较器，对象数组则调用Arrays.sort()，对象集合则调用Collections.sort()。两个方法默认都是升序，也可以重写比较器，实现降序。 对数组排序sort函数模板,
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2023-07-19 14:05:08
110阅读
java 自定义类比较器示例：package com.myfile;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
/**
* Created by tengfei on 2017/10/27
*/
public class
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2023-07-20 18:46:43
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02-Hadoop MapReduce 原理 分区 自定义分区器Partitioner发生在map写出去到环形缓冲区之前要计算分区，所以自定义分区类的泛型就设置成Map写出数据的KV结论：Mappper写出去的KV和Partitioner的KV一致...
原创
2022-11-18 09:15:44
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大家好： 在spark的开发中，有时需要将数据按照某个字段进行分开存储，这就需要用到spark的自定义分区的功能。先说测试数据，放在文件"C:\test\url1.log"中,数据如下所示：20170721101954 http://sport.sina.cn/sport/race/nba.shtml
20170721101954 http://sport.sina.cn/sport/w
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2023-08-20 09:39:00
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