请使用自定义分区器，将sc.parallelize(1 to 100,5)重新分为四组，

好的，我可以用Scala代码实现这个操作，下面是代码：

import org.apache.spark.Partitioner
import org.apache.spark.rdd.RDD

// 自定义分区器
class MyPartitioner(numParts: Int) extends Partitioner {
  override def numPartitions: Int = numParts

  override def getPartition(key: Any): Int = {
    val k = key.asInstanceOf[Int]
    if (k < 25) {
      0
    } else if (k < 50) {
      1
    } else if (k < 75) {
      2
    } else {
      3
    }
  }

  override def equals(other: Any): Boolean = other match {
    case myPartitioner: MyPartitioner =>
      myPartitioner.numPartitions == numPartitions
    case _ =>
      false
  }
}

// 创建RDD
val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 100, 5)

// 使用自定义分区器进行重新分区
val partitionedRDD = rdd.partitionBy(new MyPartitioner(4))

// 查看每个分区的数据
partitionedRDD.glom().collect().foreach(partition => println(partition.mkString(", ")))

这段代码中，我们先定义了一个自定义的分区器`MyPartitioner`，它将数据分为四组。然后我们创建了一个RDD，使用`parallelize`方法将1到100的数据分成5个分区。接着使用`partitionBy`方法，将RDD重新分区为4个分区，每个分区包含的数据范围为25个数。最后使用`glom`方法，将每个分区的数据都打印出来。