partitionby算子

partitionBy算子是Spark中用于重新分区的算子，它只能作用于PairRDD。当作用于PairRDD时，partitionBy的行为与repartition不同。partitionBy需要指定一个Partitioner来决定如何将每个(K,V)对根据Key值分配到对应的Partition上。默认的Partitioner是HashPartitioner，它根据Key的Hash值来计算Partition的位置。而repartition则是将数据随机打散均匀地分布在各个Partition上。

使用partitionBy算子可以在适当的情况下减少shuffle次数，提高效率。例如，可以根据某个特定的规则来重新分区数据，使得相同Key的数据在同一个Partition上，这样可以方便进行某些操作，如聚合操作。在使用partitionBy时，可以传入不同的Partitioner来指定不同的分区策略，如HashPartitioner或RangePartitioner。

以下是一个使用partitionBy的示例代码：

val inputRDD = sc.parallelize(Array[(Int,Char)] ((1, 'a'),(2,'b'),(3,'C') (4,'d'),(2,'e'),(3,'f'),(2,'g'),(1, 'h')),3)
val resultRDD = inputRDD.partitionBy(new HashPartitioner(2)) // 使用HashPartitioner重新分区

可以看到，在上述代码中，我们使用了HashPartitioner来将数据重新分区为2个Partition。通过这种方式，我们可以将相同Key的数据放在同一个Partition上，方便后续操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[spark] repartition与partitionBy的区别](https://blog.csdn.net/da_kao_la/article/details/106137757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [spark-算子-分区算子partitionBy、coalesce、repartition](https://blog.csdn.net/qq_34224565/article/details/109508076)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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