spark partitioner使用技巧_spark 怎么把一批商家放在同一个partition

作者：Gausst松鼠会 | 2024-06-16 17:07:45

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spark 怎么把一批商家放在同一个partition

spark partitioner使用技巧

以下源码分析基于Spark-1.5.2

在Spark的PairRDDFunctions,OrderedRDDFunctions这两个类中,都会用到RDD的partitioner信息.具体使用到的partitioner的方法如下:

combineByKey
aggregateByKey
groupByKey

reduceByKey
cogroup
join
leftOuterJoin
rightOuterJoin
fullOuterJoin

在使用SparkContext构建RDD的时候,RDD的partitioner信息,一开始为None,只有在key-value类型的RDD中可以设置partitioner信息,在使用partitioner优化RDD的代码的时,最常用到的还是几个链接操作,cogroup/join/leftOuterJoin/rightOuterJoin/fullOuterJoin,这几个操作最终都是调用cogroup方法进行链接操作.

cogroup链接两个RDD的时候,会创建CoGroupedRDD,这个RDD在计算的时候,会判断RDD是否已经已经按要求分区,如果是则属于窄依赖,不需要shuffle,否则需要shuffle.

private [spark] class CoGroupPartition

可以看出,如果一个RDD需要多次在join(特别是迭代)中使用,那么事先使用partitionBy对RDD进行分区,可以减少大量的shuffle.

以下两图分别说明partitionBy前后join的依赖关系:

示例说明:

以上代码注意:

1.partitionBy之后一定要使用persist()将partitionBy的结构保存下来,否则下次使用的时候还会重新计算依赖链,(官方说的,我这里还不确定,持怀疑态度).

2.map等普通RDD的操作会将rdd中partitioner属性设置为None，因为map等操作能够改变key的类型。

3.对join效率的提高,不一定要用HashPartitioner,使用RangePartitioner也行这和Partitioner的类型无关.

4.在使用到partitioner的方法中，如果没有显示的指明partitioner的类型，会调用Partitioner类的defaultPartitioner方法，查看这个方法的代码会发现，如果 rdd 已经设置了 partitioner 的信息， spark.default.parallelism 这个属性会失效。

5.HashPartitioner(num)，num决定了shuffle过程的并发量。

6.不要使用Array类型作为key-value数据的key,HashPartitioner不能以Array为Key进行分区.

defaultPartitoner的代码及其说明如下：

object Partitioner {
/**
* Choose a partitioner to use for a cogroup-like operation between a number of RDDs.
*
* If any of the RDDs already has a partitioner, choose that one.
*
* Otherwise, we use a default HashPartitioner. For the number of partitions, if
* spark.default.parallelism is set, then we'll use the value from SparkContext
* defaultParallelism, otherwise we'll use the max number of upstream partitions.
*
* Unless spark.default.parallelism is set, the number of partitions will be the
* same as the number of partitions in the largest upstream RDD, as this should
* be least likely to cause out-of-memory errors.
*
* We use two method parameters (rdd, others) to enforce callers passing at least 1 RDD.
*/
def defaultPartitioner (rdd: RDD[_] , others: RDD[_]*): Partitioner = {
/**
* 这一部分代码说明 ,join 等操作 , 即使事先使用了 partitionBy 方法 , 也不一定有优化效果

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