请使用自定义分区器,将sc,parallelize(1 to 100,5)重新分为四组,能够被2、3、5整除的各分为一组,不能整除的一组,并将结果保存在HDFS中,保存路径为/FinalExam/parti_RDD。
时间: 2024-02-25 21:57:22 浏览: 21
好的,我来解答这个问题。
首先,我们需要自定义一个分区器,用来将 RDD 中的元素分为能够被 2、3、5 整除的一组和不能被整除的一组。下面是自定义分区器的代码:
```scala
class MyPartitioner extends Partitioner {
override def numPartitions: Int = 2
override def getPartition(key: Any): Int = key match {
case k: Int if k % 2 == 0 || k % 3 == 0 || k % 5 == 0 => 0
case _ => 1
}
}
```
接下来,我们可以使用自定义分区器将 RDD 分为两组,并将结果保存在 HDFS 中。代码如下:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object CustomPartitioner {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("CustomPartitioner")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = SparkSession.builder().appName("CustomPartitioner").getOrCreate()
val data: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 100, 5)
val partitioner = new MyPartitioner
val partitionedData = data.map(x => (x, 1)).partitionBy(partitioner)
val result = partitionedData.mapPartitionsWithIndex((index, iterator) => {
iterator.map(x => (index, x))
})
result.saveAsTextFile("hdfs:///FinalExam/parti_RDD")
spark.stop()
}
}
```
在这段代码中,我们首先使用 `parallelize` 方法创建一个包含 1 到 100 的 RDD。然后,我们创建了一个自定义分区器,将 RDD 分为两组。接着,我们使用 `partitionBy` 方法将 RDD 中的元素根据自定义分区器进行分区。最后,我们使用 `mapPartitionsWithIndex` 方法将每个分区的数据和分区编号一起输出,并将结果保存在 HDFS 中。
注意,这里的 HDFS 路径需要根据自己的实际情况修改。