spark的partitionBy

`partitionBy` 是 Apache Spark 中用于数据分区的一个方法。它用于对数据进行重新分区，将数据按照指定的列进行分组，以便在后续的操作中可以更高效地处理数据。

在 Spark 中，分区是并行处理数据的基本单位，每个分区可以在不同的计算节点上进行处理。`partitionBy` 方法可以应用于 RDD、DataFrame 或 Dataset 对象上。

对于 RDD，`partitionBy` 方法可以用于创建一个新的 RDD，其中包含指定列作为分区键。例如：

val data = sc.parallelize(Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)))
val partitionedData = data.partitionBy(new HashPartitioner(2))

对于 DataFrame 或 Dataset，`partitionBy` 方法可以用于将数据按照指定列进行重新分区，并且创建一个新的 DataFrame 或 Dataset。例如：

val df = spark.read.csv("data.csv")
val partitionedDF = df.repartition($"column1", $"column2")

注意：`partitionBy` 方法只会在重新分区时使用指定的列作为分区键，并不会对数据进行排序。如果需要对数据进行排序，请使用 `sort` 或 `orderBy` 方法。

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