用java语言创建分区类,自定义分区规则,把 first_name 首字母相同的行放 在同一个分区 提示:在主方法中设置 26 个分区,在自定义分区中先从自定义的 key 拿到 first_name(可以先统一转化成大写字母)的第一个字母,由 于 A 字符的 ASCII 为数字 65,可以用首字母减去 65 再取余,这样就 可以得到每行数据对应的分区
时间: 2024-03-22 18:40:48 浏览: 68
好的,下面是一个示例代码,用于在 Java 中创建一个自定义分区类,其规则是将首字母相同的行放在同一个分区中:
```java
import org.apache.spark.Partitioner;
public class FirstNamePartitioner extends Partitioner {
private int num_partitions;
public FirstNamePartitioner(int num_partitions) {
this.num_partitions = num_partitions;
}
@Override
public int numPartitions() {
return num_partitions;
}
@Override
public int getPartition(Object key) {
String first_name = ((String) key).split(" ")[0].toUpperCase();
int partition_num = first_name.charAt(0) - 65;
return partition_num % num_partitions;
}
}
```
在这个自定义分区类中,我们继承了 Spark 的 `Partitioner` 类,并实现了其中的两个方法 `numPartitions()` 和 `getPartition()`。在 `numPartitions()` 方法中,我们返回了分区的数量,这里是固定的 26 个分区。在 `getPartition()` 方法中,我们先通过空格将键值对的键(即每行数据的第一个单词,即姓名)分割开来,然后取出首字母并转化为大写字母。接着,我们将首字母的 ASCII 码减去 65(即字母 A 的 ASCII 码),然后取余数,以得到对应的分区编号。最后,我们将分区编号返回。
在主方法中,我们可以这样使用这个自定义分区类:
```java
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
public class CustomPartitioning {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Custom Partitioning").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 读取文本文件
JavaPairRDD<String, String> lines = sc.textFile("file:///home/user/data/names.txt").mapToPair(l -> new Tuple2<>(l, null));
// 创建自定义分区类
FirstNamePartitioner partitioner = new FirstNamePartitioner(26);
// 对键值对进行分区
JavaPairRDD<String, String> partitioned = lines.partitionBy(partitioner).mapToPair(t -> new Tuple2<>(t._1(), null));
// 打印分区结果
for (int i = 0; i < 26; i++) {
System.out.println("Partition " + i + ": " + partitioned.glom().collect().get(i));
}
}
}
```
这里,我们首先读取了一个文本文件,并将其转换为一个 `JavaPairRDD` 对象。然后,我们创建了一个自定义分区类 `FirstNamePartitioner`,并将其作为参数传递给 `partitionBy` 方法。最后,我们将分区结果打印出来,以便检验分区规则是否正确。
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