API实践 RDD Spark spark实践文章

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漫步云端的猪 2023-08-29 16:24:26

文章标签 API实践 RDD Spark 数据 spark 客户端 文章分类 Spark 大数据

数据倾斜概念

什么是数据倾斜

大数据下大部分框架的处理原理都是参考mapreduce的思想：分而治之和移动计算，即提前将计算程序生成好然后发送到不同的节点起jvm进程执行任务，每个任务处理一小部分数据，最终将每个任务的处理结果汇总，完成一次计算。
如果在分配任务的时候，数据分配不均，导致一个任务要处理的数据量远远大于其他任务，那么整个作业一直在等待这个任务完成，而其他机器的资源完全没利用起来，导致效率极差；如果数据量过大，可能发生倾斜的任务会出现OOM(内存溢出）的异常，使得整个作业失败。因此对于数据倾斜要能改则改

API实践 RDD Spark spark实践文章_API实践 RDD Spark

案例现象

案例为日志数据，已做清洗，字段如第一行，重点字段是client_ip和target_ip，需求是求不同target_ip的UV。

实现方式大致是：
1.读取文件，按,切分取2个目标字段client_ip和target_ip
2.按target_ip分组，汇总所有client_ip到一个列表
3.对client_ip列表统计去重数量，输出 <target_ip,UV>

因为是倾斜案例，在1中可以过滤出几个样例ip模拟倾斜场景。

API实践 RDD Spark spark实践文章_数据_02

代码

package skew

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.util


object SkewSample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    skew1()
  }

  def skew1():Unit = {
//    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest01").setMaster("local[4]")
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest01")
    val spark = new SparkContext(conf)

    val rawRDD = spark.textFile("/root/data/skewdata.csv")//读取数据源

    /**筛选满足需要的数据，已到达数据倾斜的目的*/
    val filteredRDD = rawRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.185") || target_ip.equals("106.38.176.117") || target_ip.equals("106.38.176.118") || target_ip.equals("106.38.176.116")
    })


    /**根据目的ip进行汇总，将访问同一个目的ip的所有客户端ip进行汇总*/
    val reducedRDD = filteredRDD.map(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      val client_ip = array(0)
      val index = client_ip.lastIndexOf(".")
      val subClientIP = client_ip.substring(0, index) //为了让后续聚合后的value数据量尽可能的少，只取ip的前段部分
      (target_ip,Array(subClientIP))
    }).reduceByKey(_++_,4)//将Array中的元素进行合并，然后将分区调整为已知的4个

    //reducedRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.length))  //查看倾斜key

    /**将访问同一个目的ip的客户端，再次根据客户端ip进行进一步统计*/
    val targetRDD = reducedRDD.map(kv => {
      val map = new util.HashMap[String,Int]()
      val target_ip = kv._1
      val clientIPArray = kv._2
      clientIPArray.foreach(clientIP => {
        if (map.containsKey(clientIP)) {
          val sum = map.get(clientIP) + 1
          map.put(clientIP,sum)
        }
        else map.put(clientIP,1)
      })
      (target_ip,map)
    })

    targetRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.size()))
//    targetRDD.saveAsTextFile("tmp/DataSkew01") //结果数据保存目录

//    Thread.sleep(600000)
  }

}

倾斜现象

因为数据量小，所以没有执行很长的时间，但是可以看到有一个任务处理的数据量是其他的百倍左右。

API实践 RDD Spark spark实践文章_客户端_03

问题分析

案例中最终的分区数量，以及分区键，还有倾斜键都是一个确定的值，因此可以考虑两种优化方式：

单独处理：案例只有一个倾斜键，可以考虑将这个倾斜键和非倾斜键的数据过滤到2个RDD中，单独处理。这种方式会生成2个JOB，读两次源数据，虽然可以用缓存来提速，但是数据量大了以后缓存也是要落盘的，所以不是特别好
加盐减盐：对于倾斜键进行加盐，即在倾斜键本身后加上0-100的数字，改变它的hash值以便将数据分散到不同的分区中，然后对结果进行聚合，这样可以显著改善倾斜情况，最终还要对加盐的数据进行去盐，即将倾斜键后面的0-100数字去掉，然后再一次汇总，得到最终结果。实践的时候又可以将去盐分为两步由100->10,10->1这样，降低数据波动，后续有一次去盐和二次去盐的结果对比。

优化结果对比

未优化

单个任务处理的最大数据量为1M

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单独处理

可以看到spark起了2个job来处理，倾斜键的job已经将数据均匀分散到多个任务了。如果数据量很大，即使用了缓存，效果也不一定好，可能还更差。

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一次减盐

数据已经被均分到多个任务，不再倾斜。不过最后汇总还是单个任务汇总，处理的最大数据量为400kb

API实践 RDD Spark spark实践文章_spark_06

API实践 RDD Spark spark实践文章_客户端_07

API实践 RDD Spark spark实践文章_数据_08

二次减盐

数据已经被均分到多个任务，不再倾斜。比一次减盐多了一次shuffle，最后单个任务汇总处理的最大数据量为50kb，比较均匀

API实践 RDD Spark spark实践文章_spark_09

API实践 RDD Spark spark实践文章_数据_10

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综合对比

综合来看，

单独处理：其实原理和加盐减盐也差不多，都是将倾斜键想办法分配到多个任务。但是要多一个job，感觉使用的场景会比较少
一次减盐：shuffle次数少，如果汇总计算是简单计算，最后结果数据量小，则性能较好
二次减盐：shuffle次数多了一次，但是整体每个任务处理的数据量都比较均匀，如果汇总计算生成的结果比较复杂，建议多次减盐。

分区问题

可以看到最后的分区汇总时，4个任务里有1个任务在空转，没有处理数据，这是因为默认shuffle时是按 HashPartitioner来进行分区，原理是取 key的hashcode然后对分区数量取模：

key.hashCode % numPartition = 对应的最终分区

API实践 RDD Spark spark实践文章_客户端_12

解决思路

根据key特性进行分区：公众号文章中的方式比较取巧，最终4个key是ip，最后一位数字不同，且最后一位数模4结果都不同，因此可以用这种方式创建自定义分区器处理
提前取出去重后的所有key，做好到分区的映射，然后将映射传入到自定义分区器中使用。优点是可以完全按自己需求来分区，缺点也是有两个job
利用分布式锁：利用redis或者zk等组件做一把分布式锁，锁的value当做分区值，并缓存已有的key和分区映射，每个task取分区时先获取锁，然后判断是否在缓存内有对应分区，有则取出返回，无则将锁的value作为分区返回，并将此关系缓存，value加1。优点是性能会比第二种方式好，但是需要引入新的组件，可能会有组件和并发问题。因为我电脑没装redis和zk，直接用mysql的写锁作为分布式锁来实现了

API实践 RDD Spark spark实践文章_spark_13

最终代码

倾斜键单独处理

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}

import java.util
import java.util.Map.Entry
import scala.util.Random

object SkewSample3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    skew3()
  }

  /**
   * 倾斜key单独拿出来跑
   */
  def skew3():Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest03")
    val spark = new SparkContext(conf)

    val rawRDD = spark.textFile("/root/data/skewdata.csv")//读取数据源

    /**筛选满足需要的数据，已到达数据倾斜的目的*/
    val filteredRDD = rawRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.185") || target_ip.equals("106.38.176.117") || target_ip.equals("106.38.176.118") || target_ip.equals("106.38.176.116")
    })

    filteredRDD.cache()
    val normalKeyRDD = filteredRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.117") || target_ip.equals("106.38.176.118") || target_ip.equals("106.38.176.116")
    })

    val skewKeyRDD = filteredRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.185")
    })

    /**根据目的ip进行汇总，将访问同一个目的ip的所有客户端ip进行汇总*/
    val reducedRDD1 = normalKeyRDD.map(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      val client_ip = array(0)
      val index = client_ip.lastIndexOf(".")
      val subClientIP = client_ip.substring(0, index) //为了让后续聚合后的value数据量尽可能的少，只取ip的前段部分
      (target_ip,Array(subClientIP))
    }).reduceByKey(_++_,3)//将Array中的元素进行合并，然后将分区调整为已知的4个

    //reducedRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.length))  //查看倾斜key

    /**将访问同一个目的ip的客户端，再次根据客户端ip进行进一步统计*/
    val targetRDD1 = reducedRDD1.map(kv => {
      val map = new util.HashMap[String,Int]()
      val target_ip = kv._1
      val clientIPArray = kv._2
      clientIPArray.foreach(clientIP => {
        if (map.containsKey(clientIP)) {
          val sum = map.get(clientIP) + 1
          map.put(clientIP,sum)
        }
        else map.put(clientIP,1)
      })
      (target_ip,map)
    })


    /**根据目的ip进行汇总，将访问同一个目的ip的所有客户端ip进行汇总*/
    val reducedRDD2 = skewKeyRDD.map(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      val client_ip = array(0)
      val index = client_ip.lastIndexOf(".")
      val subClientIP = client_ip.substring(0, index) //为了让后续聚合后的value数据量尽可能的少，只取ip的前段部分
      (target_ip,Array(subClientIP))
    }).reduceByKey(new MySkewPartitioner(100), _++_)// 将数据随机分配到100个分区中

    //reducedRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.length))  //查看倾斜key

    /**将访问同一个目的ip的客户端，再次根据客户端ip进行进一步统计*/
    val targetRDD2 = reducedRDD2.map(kv => {
      val map = new util.HashMap[String,Int]()
      val target_ip = kv._1
      val clientIPArray = kv._2
      clientIPArray.foreach(clientIP => {
        if (map.containsKey(clientIP)) {
          val sum = map.get(clientIP) + 1
          map.put(clientIP,sum)
        }
        else map.put(clientIP,1)
      })
      (target_ip,map)
    })

    // 合并结果
    val targetRDD3 = targetRDD2.reduceByKey((v1, v2) => {
      val newMap = new util.HashMap[String,Int]()
      newMap.putAll(v1)
      val value: util.Iterator[Entry[String, Int]] = v2.entrySet().iterator()
      while(value.hasNext){
        val value1: Entry[String, Int] = value.next()
        if (newMap.containsKey(value1.getKey)) {
          val sum = newMap.get(value1.getKey) + value1.getValue
          newMap.put(value1.getKey,sum)
        } else {
          newMap.put(value1.getKey, value1.getValue)
        }
      }
      newMap
    }, 1)

    targetRDD1.foreach(x => println(x._1, x._2.size()))
    targetRDD3.foreach(x => println(x._1, x._2.size()))
//    targetRDD1.saveAsTextFile("tmp/DataSkew01") //结果数据保存目录

  }

  class MySkewPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner{
    override def numPartitions: Int = partitions

    override def getPartition(key: Any): Int = {
      Random.nextInt(partitions)
    }
  }

}

二次减盐

一次减盐不写了，去掉第一段减盐即可

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.util
import java.util.Map.Entry
import scala.util.Random

object SkewSample4 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    skew4()
  }

  /**
   * 倾斜key单独拿出来跑
   */
  def skew4():Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest04")
    val spark = new SparkContext(conf)

    val rawRDD = spark.textFile("/root/data/skewdata.csv")//读取数据源
//    val rawRDD = spark.textFile("D:\\BaiduNetdiskDownload\\尚硅谷\\上网DNS日志数据\\part-00000-7dc7257d-dd48-4e7f-9865-d7181c3c4c37-c000.csv")//读取数据源

    /**筛选满足需要的数据，已到达数据倾斜的目的*/
    val filteredRDD = rawRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.185") || target_ip.equals("106.38.176.117") || target_ip.equals("106.38.176.118") || target_ip.equals("106.38.176.116")
    })

    val reducedRDD_01 = filteredRDD.map(line => {/**解决倾斜第一步：加盐操作将原本1个分区的数据扩大到100个分区*/
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      val client_ip = array(0)
      val index = client_ip.lastIndexOf(".")
      val subClientIP = client_ip.substring(0, index)//为了让后续聚合后的value数据量尽可能的少，只取ip的前段部分
      if (target_ip.equals("106.38.176.185")){/**针对特定倾斜的key进行加盐操作*/
        val saltNum = 99 //将原来的1个key增加到100个key
        val salt = new Random().nextInt(saltNum)
        (target_ip + "-" + salt,Array(subClientIP))
      }
      else (target_ip,Array(subClientIP))
    }).reduceByKey(_++_,103)//将Array中的元素进行合并,并确定分区数量

    val targetRDD_01 = reducedRDD_01.map(kv => {/**第二步：将各个分区中的数据进行初步统计，减少单个分区中value的大小*/
      val map = new util.HashMap[String,Int]()
      val target_ip = kv._1
      val clientIPArray = kv._2
      clientIPArray.foreach(clientIP => {//对clientIP进行统计
        if (map.containsKey(clientIP)) {
          val sum = map.get(clientIP) + 1
          map.put(clientIP,sum)
        }
        else map.put(clientIP,1)
      })
      (target_ip,map)
    })

    val reducedRDD_02 = targetRDD_01.map(kv => {/**第3步：对倾斜的数据进行减盐操作，将分区数从100减到10*/
      val targetIPWithSalt01 = kv._1
      val clientIPMap = kv._2
      if (targetIPWithSalt01.startsWith("106.38.176.185")){
        val targetIP = targetIPWithSalt01.split("-")(0)
        val saltNum = 9 //将原来的100个分区减少到10个分区
        val salt = new Random().nextInt(saltNum)
        (targetIP + "-" + salt,clientIPMap)
      }
      else kv
    }).reduceByKey((map1,map2) => { /**合并2个map中的元素，key相同则value值相加*/
      //将map1和map2中的结果merge到map3中，相同的key，则value相加
      val map3 = new util.HashMap[String,Int](map1)
      val value: util.Iterator[Entry[String, Int]] = map2.entrySet().iterator()
      while(value.hasNext){
        val value1: Entry[String, Int] = value.next()
        if (map3.containsKey(value1.getKey)) {
          val sum = map3.get(value1.getKey) + value1.getValue
          map3.put(value1.getKey,sum)
        } else {
          map3.put(value1.getKey, value1.getValue)
        }
      }
      map3
    },13)//调整分区数量

    val finalRDD = reducedRDD_02.map(kv => {/**第4步：继续减盐，将原本10个分区数的数据恢复到1个*/
      val targetIPWithSalt01 = kv._1
      val clientIPMap = kv._2
      if (targetIPWithSalt01.startsWith("106.38.176.185")){
        val targetIP = targetIPWithSalt01.split("-")(0)
        (targetIP,clientIPMap)//彻底将盐去掉
      }
      else kv
    }).reduceByKey((map1,map2) => { /**合并2个map中的元素，key相同则value值相加*/
      //将map1和map2中的结果merge到map3中，相同的key，则value相加
      val map3 = new util.HashMap[String,Int](map1)
      val value: util.Iterator[Entry[String, Int]] = map2.entrySet().iterator()
      while(value.hasNext){
        val value1: Entry[String, Int] = value.next()
        if (map3.containsKey(value1.getKey)) {
          val sum = map3.get(value1.getKey) + value1.getValue
          map3.put(value1.getKey,sum)
        } else {
          map3.put(value1.getKey, value1.getValue)
        }
      }
      map3
    },4)//调整分区数量

    finalRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.size()))
//    targetRDD1.saveAsTextFile("tmp/DataSkew01") //结果数据保存目录

  }
}

自定义分区

package skew

import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}
import org.spark_project.jetty.server.Connector
import org.spark_project.jetty.util.component.{Container, LifeCycle}

import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet, Statement}
import java.util
import java.util.Map.Entry
import scala.util.Random

object SkewSample7 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    skew4()
  }

  /**
   * 倾斜key单独拿出来跑
   */
  def skew4():Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataSkewTest01").setMaster("local[4]")
    val spark = new SparkContext(conf)

//    val rawRDD = spark.textFile("/root/data/skewdata.csv")//读取数据源
    val rawRDD = spark.textFile("D:\\BaiduNetdiskDownload\\尚硅谷\\上网DNS日志数据\\part-00000-7dc7257d-dd48-4e7f-9865-d7181c3c4c37-c000.csv")//读取数据源

    /**筛选满足需要的数据，已到达数据倾斜的目的*/
    val filteredRDD = rawRDD.filter(line => {
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      target_ip.equals("106.38.176.185") || target_ip.equals("106.38.176.117") || target_ip.equals("106.38.176.118") || target_ip.equals("106.38.176.116")
    })

    val reducedRDD_01 = filteredRDD.map(line => {/**解决倾斜第一步：加盐操作将原本1个分区的数据扩大到100个分区*/
      val array = line.split(",")
      val target_ip = array(3)
      val client_ip = array(0)
      val index = client_ip.lastIndexOf(".")
      val subClientIP = client_ip.substring(0, index)//为了让后续聚合后的value数据量尽可能的少，只取ip的前段部分
      if (target_ip.equals("106.38.176.185")){/**针对特定倾斜的key进行加盐操作*/
        val saltNum = 99 //将原来的1个key增加到100个key
        val salt = new Random().nextInt(saltNum)
        (target_ip + "-" + salt,Array(subClientIP))
      }
      else (target_ip,Array(subClientIP))
    }).reduceByKey(_++_,103)//将Array中的元素进行合并,并确定分区数量

    val targetRDD_01 = reducedRDD_01.map(kv => {/**第二步：将各个分区中的数据进行初步统计，减少单个分区中value的大小*/
      val map = new util.HashMap[String,Int]()
      val target_ip = kv._1
      val clientIPArray = kv._2
      clientIPArray.foreach(clientIP => {//对clientIP进行统计
        if (map.containsKey(clientIP)) {
          val sum = map.get(clientIP) + 1
          map.put(clientIP,sum)
        }
        else map.put(clientIP,1)
      })
      (target_ip,map)
    })

    val reducedRDD_02 = targetRDD_01.map(kv => {/**第3步：对倾斜的数据进行减盐操作，将分区数从100减到10*/
      val targetIPWithSalt01 = kv._1
      val clientIPMap = kv._2
      if (targetIPWithSalt01.startsWith("106.38.176.185")){
        val targetIP = targetIPWithSalt01.split("-")(0)
        val saltNum = 9 //将原来的100个分区减少到10个分区
        val salt = new Random().nextInt(saltNum)
        (targetIP + "-" + salt,clientIPMap)
      }
      else kv
    }).reduceByKey((map1,map2) => { /**合并2个map中的元素，key相同则value值相加*/
      //将map1和map2中的结果merge到map3中，相同的key，则value相加
      val map3 = new util.HashMap[String,Int](map1)
      val value: util.Iterator[Entry[String, Int]] = map2.entrySet().iterator()
      while(value.hasNext){
        val value1: Entry[String, Int] = value.next()
        if (map3.containsKey(value1.getKey)) {
          val sum = map3.get(value1.getKey) + value1.getValue
          map3.put(value1.getKey,sum)
        } else {
          map3.put(value1.getKey, value1.getValue)
        }
      }
      map3
    },13)//调整分区数量

    val reducedRDD_03 = reducedRDD_02.map(kv => {/**第4步：继续减盐，将原本10个分区数的数据恢复到1个*/
      val targetIPWithSalt01 = kv._1
      val clientIPMap = kv._2
      if (targetIPWithSalt01.startsWith("106.38.176.185")){
        val targetIP = targetIPWithSalt01.split("-")(0)
        (targetIP,clientIPMap)//彻底将盐去掉
      }
      else kv
    })


    val finalRDD = reducedRDD_03.reduceByKey(new MyMapPartitioner(4), (map1,map2) => { /**合并2个map中的元素，key相同则value值相加*/
      //将map1和map2中的结果merge到map3中，相同的key，则value相加
      val map3 = new util.HashMap[String,Int](map1)
      val value: util.Iterator[Entry[String, Int]] = map2.entrySet().iterator()
      while(value.hasNext){
        val value1: Entry[String, Int] = value.next()
        if (map3.containsKey(value1.getKey)) {
          val sum = map3.get(value1.getKey) + value1.getValue
          map3.put(value1.getKey,sum)
        } else {
          map3.put(value1.getKey, value1.getValue)
        }
      }
      map3
    })//调整分区数量

    println("asdfsd")
    finalRDD.foreach(x => println(x._1, x._2.size()))
//    targetRDD1.saveAsTextFile("tmp/DataSkew01") //结果数据保存目录

    Thread.sleep(600000)
  }

  /**
   * ip分区器
   * @param keys
   */
  class MyIpPartitioner(partitionNum: Int) extends Partitioner{
    override def numPartitions: Int = partitionNum  //确定总分区数量

    override def getPartition(key: Any): Int = {//确定数据进入分区的具体策略
      val keyStr = key.toString
      val keyTag = keyStr.substring(keyStr.length - 1, keyStr.length)
      keyTag.toInt % partitionNum
    }
  }

  /**
   * keys分区器
   * @param keys
   */
  class MyMapPartitioner(keys:Array[String]) extends Partitioner{
    override def numPartitions: Int = keys.length

    val partitionMap = new util.HashMap[String, Int]()
    var pointer = 0
    keys.foreach(k =>{
      partitionMap.put(k, pointer)
      pointer += 1
      if(pointer == keys.length){
        pointer = 0
      }
    })
    println(partitionMap)

    override def getPartition(key: Any): Int = {
      println(key, "-", partitionMap.get(key))
      partitionMap.get(key)
    }
  }

  /**
   * mysql分区器
   * @param partitions
   */
  class MyMapPartitioner(partitions:Int) extends Partitioner{
    val jdbcURL = "jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306?zyk&useSSL=false"
    val username = "test"
    val password = "123456"

    override def numPartitions: Int = partitions

    override def getPartition(key: Any): Int = {
      getPartitionByMysql(key)
    }

    /** ddl
CREATE TABLE `pointer` (
  `pointer` int DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO pointer VALUES (0);

CREATE TABLE `key_partition_map` (
  `key_string` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL,
  `partition_index` tinyint DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`key_string`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
     */
    def getPartitionByMysql(key:Any):Int = {
      var partition = 0
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
      val conn: Connection = DriverManager.getConnection(jdbcURL, username, password)

      // 开启事务
      conn.setAutoCommit(false)
      val statement: Statement = conn.createStatement()

      // 用mysql的写锁作为分布式锁, pointer表用于当成锁，和递增的指针， key_partition_map表存储 key和分区的映射
      val lock: ResultSet = statement.executeQuery("select pointer from zyk.pointer for update;")
      lock.next()
      partition = lock.getInt(1)

      val map: ResultSet = statement.executeQuery("select partition_index from zyk.key_partition_map where key_string = '" + key + "';")
      // 如果有结果则取对应映射，如果没有结果，则插入新增映射，并将指针加1
      if(map.next()){
        partition = map.getInt(1)
      } else {
        statement.execute("insert into zyk.key_partition_map values ('" + key + "', " + partition + ");")
        partition += 1
        if(partition == numPartitions) partition = 0
        statement.executeUpdate("update zyk.pointer set pointer = " + partition + ";")
        conn.commit()
      }
      conn.close()
      println(key, "-", partition)
      // 返回最终分区
      partition
    }
  }
}

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