前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。

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昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块，当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner，来给RDD进行重新分区，而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。

spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。与groupbykey不同的是，数据不会一次装入内存，而是使用迭代器一次一条记录从磁盘加载。这种方式最小化了内存压力。

repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。

下面举个简单的例子。

import org.apache.spark.Partitioner

class KeyBasePartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {

override def numPartitions: Int = partitions

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

val k = key.asInstanceOf[Int]

Math.abs(k.hashCode() % numPartitions)

}

}

import org.apache.spark.SparkContext._

sc.textFile("file:///opt/hadoop/spark-2.3.1/README.md").flatMap(_.split("\\s+")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).map(each=>(each._2,each._1))

implicit val caseInsensitiveOrdering = new Ordering[Int] {

override def compare(a: Int, b: Int) = b.compareTo(a)

}

// Sort by key, using

res7.repartitionAndSortWithinPartitions(new KeyBasePartitioner(3)).saveAsTextFile("file:///opt/output/")

结果,可以看到每个分区都是有效的。

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ pwd

/opt/output

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ ls

_SUCCESS part-00000 part-00001 part-00002

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00000

(24,the)

(12,for)

(9,##)

(9,and)

(6,is)

(6,in)

(3,general)

(3,documentation)

(3,example)

(3,how)

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00001

(16,Spark)

(7,can)

(7,run)

(7,on)

(4,build)

(4,Please)

(4,with)

(4,also)

(4,if)

(4,including)

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00002

(47,)

(17,to)

(8,a)

(5,using)

(5,of)

(2,Python)

(2,locally)

(2,This)

(2,Hive)

(2,SparkPi)

mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$

上面只是一个简单的使用，关于二次排序及高效结合mapPartitions的例子，浪尖会在这两天更新到星球里。

【完】