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 19:58:10 浏览: 19
好的,以下是实现代码:
```python
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
# 定义自定义分区器
class MyPartitioner:
def getPartition(self, key):
if key % 2 == 0:
return 0
elif key % 3 == 0:
return 1
elif key % 5 == 0:
return 2
else:
return 3
if __name__ == '__main__':
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("custom_partitioner").getOrCreate()
# 创建 RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize(range(1, 101), 5)
# 使用自定义分区器重新分区
partitioned_rdd = rdd.map(lambda x: (x, None)).partitionBy(4, MyPartitioner()).map(lambda x: x[0])
# 将结果保存到 HDFS 中
partitioned_rdd.saveAsTextFile("hdfs:///FinalExam/parti_RDD")
# 关闭 SparkSession
spark.stop()
```
以上代码中,我们首先定义了一个自定义分区器 `MyPartitioner`,根据题目要求将 RDD 分为四组。然后,我们使用 `map` 将每个元素转换为 `(key, value)` 形式,其中 `key` 为元素本身,`value` 可以是任意值。接着,我们使用 `partitionBy` 方法将 RDD 重新分区,并将自定义分区器传入该方法。最后,我们使用 `map` 将每个元素的 `(key, value)` 转换回元素本身,然后将结果保存到 HDFS 中。
请注意,您需要将该代码保存为 Python 文件,然后通过 `spark-submit` 命令提交到 Spark 集群上运行。另外,您还需要将 HDFS 的权限设置为当前用户可写,否则会导致保存失败。