在spark中partitionby算子使用HashPartitioner分区器为什么两个不一样的数字1919和2000分在了同一个分区，请用Java语言帮我解决

在Spark中，使用HashPartitioner分区器进行分区时，会对key进行hash操作，然后再将hash值对分区数进行取模，得到分区编号。但是由于取模操作本身是有余数的，所以可能会存在两个不同的key的hash值在对分区数取模后得到的结果相同，从而导致这两个key被分到了同一个分区中。

针对你的问题，可以尝试使用自定义的Partitioner，通过对key的某些属性进行取余等操作，来实现更加精细的分区。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.Partitioner;

public class MyPartitioner extends Partitioner {
    private int numPartitions;

    public MyPartitioner(int numPartitions) {
        this.numPartitions = numPartitions;
    }

    @Override
    public int numPartitions() {
        return numPartitions;
    }

    @Override
    public int getPartition(Object key) {
        // 根据key的某些属性进行取余操作
        int hashCode = key.hashCode();
        int result = hashCode % numPartitions;
        return result < 0 ? result + numPartitions : result;
    }
}

使用方式如下：

JavaPairRDD<Integer, String> rdd = ...;  // 假设key是Integer类型
int numPartitions = 10;  // 分区数
JavaPairRDD<Integer, String> partitionedRdd = rdd.partitionBy(new MyPartitioner(numPartitions));

这样就可以根据自己的需求实现更加精细的分区了。