本篇文章为大家展示了Spark中分区器的作用是什么，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑。为了解决这个问题，顺便研究了下Spark分区器的原理，趁着周末加班总结一下~

先说说数据倾斜

数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候，每个RDD内部的分区包含的数据不平均。比如一共有5个分区，其中一个占有了90%的数据，这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活，结果四个人不怎么干活，工作全都压到一个人身上了。遇到这种问题，网上有很多的解决办法。

但是如果是底层数据的问题，无论怎么优化，还是无法解决数据倾斜的。

比如你想要对某个rdd做groupby，然后做join操作，如果分组的key就是分布不均匀的，那么真样都是无法优化的。因为一旦这个key被切分，就无法完整的做join了，如果不对这个key切分，必然会造成对应的分区数据倾斜。

不过，了解数据为什么会倾斜还是很重要的，继续往下看吧!

分区的作用

在PairRDD即(key,value)这种格式的rdd中，很多操作都是基于key的，因此为了独立分割任务，会按照key对数据进行重组。比如groupbykey

重组肯定是需要一个规则的，最常见的就是基于Hash，Spark还提供了一种稍微复杂点的基于抽样的Range分区方法。

下面我们先看看分区器在Spark计算流程中是怎么使用的：

Paritioner的使用

就拿groupbykey来说：

def groupByKey(): JavaPairRDD[K, JIterable[V]] =     fromRDD(groupByResultToJava(rdd.groupByKey()))

它会调用PairRDDFunction的groupByKey()方法

def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope {     groupByKey(defaultPartitioner(self))   }

在这个方法里面创建了默认的分区器。默认的分区器是这样定义的：

def defaultPartitioner(rdd: RDD[_], others: RDD[_]*): Partitioner = {     val bySize = (Seq(rdd) ++ others).sortBy(_.partitions.size).reverse     for (r <- bySize if r.partitioner.isDefined && r.partitioner.get.numPartitions > 0) {       return r.partitioner.get     }     if (rdd.context.conf.contains("spark.default.parallelism")) {       new HashPartitioner(rdd.context.defaultParallelism)     } else {       new HashPartitioner(bySize.head.partitions.size)     }   }

首先获取当前分区的分区个数，如果没有设置spark.default.parallelism参数，则创建一个跟之前分区个数一样的Hash分区器。

当然，用户也可以自定义分区器，或者使用其他提供的分区器。API里面也是支持的：

// 传入分区器对象 def groupByKey(partitioner: Partitioner): JavaPairRDD[K, JIterable[V]] =     fromRDD(groupByResultToJava(rdd.groupByKey(partitioner))) // 传入分区的个数 def groupByKey(numPartitions: Int): JavaPairRDD[K, JIterable[V]] =     fromRDD(groupByResultToJava(rdd.groupByKey(numPartitions)))

HashPatitioner

Hash分区器，是最简单也是默认提供的分区器，了解它的分区规则，对我们处理数据倾斜或者设计分组的key时，还是很有帮助的。

class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {   require(partitions >= 0, s"Number of partitions ($partitions) cannot be negative.")    def numPartitions: Int = partitions    // 通过key计算其HashCode，并根据分区数取模。如果结果小于0，直接加上分区数。   def getPartition(key: Any): Int = key match {     case null => 0     case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)   }    // 对比两个分区器是否相同，直接对比其分区个数就行   override def equals(other: Any): Boolean = other match {     case h: HashPartitioner =>       h.numPartitions == numPartitions     case _ =>       false   }    override def hashCode: Int = numPartitions }

这里最重要的是这个Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions),它决定了数据进入到哪个分区。

def nonNegativeMod(x: Int, mod: Int): Int = {     val rawMod = x % mod     rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)   }

说白了，就是基于这个key获取它的hashCode，然后对分区个数取模。由于HashCode可能为负，这里直接判断下，如果小于0，再加上分区个数即可。

因此，基于hash的分区，只要保证你的key是分散的，那么最终数据就不会出现数据倾斜的情况。

RangePartitioner

这个分区器，适合想要把数据打散的场景，但是如果相同的key重复量很大，依然会出现数据倾斜的情况。

每个分区器，最核心的方法，就是getPartition

def getPartition(key: Any): Int = {     val k = key.asInstanceOf[K]     var partition = 0     if (rangeBounds.length <= 128) {       // If we have less than 128 partitions naive search       while (partition < rangeBounds.length && ordering.gt(k, rangeBounds(partition))) {         partition += 1       }     } else {       // Determine which binary search method to use only once.       partition = binarySearch(rangeBounds, k)       // binarySearch either returns the match location or -[insertion point]-1       if (partition < 0) {         partition = -partition-1       }       if (partition > rangeBounds.length) {         partition = rangeBounds.length       }     }     if (ascending) {       partition     } else {       rangeBounds.length - partition     }   }

在range分区中，会存储一个边界的数组，比如[1,100,200,300,400]，然后对比传进来的key，返回对应的分区id。

那么这个边界是怎么确定的呢?

这就是Range分区最核心的算法了，大概描述下，就是遍历每个paritiion，对里面的数据进行抽样，把抽样的数据进行排序，并按照对应的权重确定边界。

有几个比较重要的地方：

1 抽样

2 确定边界

关于抽样，有一个很常见的算法题，即在不知道数据规模的情况下，如何以等概率的方式，随机选择一个值。

最笨的办法，就是遍历一次数据，知道数据的规模，然后随机一个数，取其对应的值。其实这样相当于遍历了两次(第二次的取值根据不同的存储介质，可能不同)。

在Spark中，是使用水塘抽样这种算法。即首先取***个值，然后依次往后遍历;第二个值有二分之一的几率替换选出来的值;第三个值有三分之一的几率替换选出来的值;…;直到遍历到***一个值。这样，通过依次遍历就取出来随机的数值了。

算法参考源码：

private var rangeBounds: Array[K] = {     if (partitions <= 1) {       Array.empty     } else {       // This is the sample size we need to have roughly balanced output partitions, capped at 1M.       // ***采样数量不能超过1M。比如，如果分区是5，采样数为100       val sampleSize = math.min(20.0 * partitions, 1e6)       // Assume the input partitions are roughly balanced and over-sample a little bit.       // 每个分区的采样数为平均值的三倍，避免数据倾斜造成的数据量过少       val sampleSizePerPartition = math.ceil(3.0 * sampleSize / rdd.partitions.size).toInt        // 真正的采样算法(参数1:rdd的key数组， 采样个数)       val (numItems, sketched) = RangePartitioner.sketch(rdd.map(_._1), sampleSizePerPartition)       if (numItems == 0L) {         Array.empty       } else {         // If a partition contains much more than the average number of items, we re-sample from it         // to ensure that enough items are collected from that partition.         // 如果有的分区包含的数量远超过平均值，那么需要对它重新采样。每个分区的采样数/采样返回的总的记录数         val fraction = math.min(sampleSize / math.max(numItems, 1L), 1.0)         //保存有效的采样数         val candidates = ArrayBuffer.empty[(K, Float)]         //保存数据倾斜导致的采样数过多的信息         val imbalancedPartitions = mutable.Set.empty[Int]          sketched.foreach { case (idx, n, sample) =>           if (fraction * n > sampleSizePerPartition) {             imbalancedPartitions += idx           } else {             // The weight is 1 over the sampling probability.             val weight = (n.toDouble / sample.size).toFloat             for (key <- sample) {               candidates += ((key, weight))             }           }         }         if (imbalancedPartitions.nonEmpty) {           // Re-sample imbalanced partitions with the desired sampling probability.           val imbalanced = new PartitionPruningRDD(rdd.map(_._1), imbalancedPartitions.contains)           val seed = byteswap32(-rdd.id - 1)           //基于RDD获取采样数据           val reSampled = imbalanced.sample(withReplacement = false, fraction, seed).collect()           val weight = (1.0 / fraction).toFloat           candidates ++= reSampled.map(x => (x, weight))         }         RangePartitioner.determineBounds(candidates, partitions)       }     }   }      def sketch[K : ClassTag](       rdd: RDD[K],       sampleSizePerPartition: Int): (Long, Array[(Int, Long, Array[K])]) = {     val shift = rdd.id     // val classTagK = classTag[K] // to avoid serializing the entire partitioner object     val sketched = rdd.mapPartitionsWithIndex { (idx, iter) =>       val seed = byteswap32(idx ^ (shift << 16))       val (sample, n) = SamplingUtils.reservoirSampleAndCount(         iter, sampleSizePerPartition, seed)       //包装成三元组，（索引号，分区的内容个数，抽样的内容）       Iterator((idx, n, sample))     }.collect()     val numItems = sketched.map(_._2).sum     //返回（数据条数，（索引号，分区的内容个数，抽样的内容））     (numItems, sketched)   }

真正的抽样算法在SamplingUtils中,由于在Spark中是需要一次性取多个值的，因此直接去前n个数值，然后依次概率替换即可：

def reservoirSampleAndCount[T: ClassTag](       input: Iterator[T],       k: Int,       seed: Long = Random.nextLong())     : (Array[T], Long) = {     //创建临时数组     val reservoir = new Array[T](k)     // Put the first k elements in the reservoir.     // 取出前k个数，并把对应的rdd中的数据放入对应的序号的数组中     var i = 0     while (i < k && input.hasNext) {       val item = input.next()       reservoir(i) = item       i += 1     }      // If we have consumed all the elements, return them. Otherwise do the replacement.     // 如果全部的元素，比要抽取的采样数少，那么直接返回     if (i < k) {       // If input size < k, trim the array to return only an array of input size.       val trimReservoir = new Array[T](i)       System.arraycopy(reservoir, 0, trimReservoir, 0, i)       (trimReservoir, i)      // 否则开始抽样替换     } else {       // If input size > k, continue the sampling process.       // 从刚才的序号开始，继续遍历       var l = i.toLong       // 随机数       val rand = new XORShiftRandom(seed)       while (input.hasNext) {         val item = input.next()         // 随机一个数与当前的l相乘，如果小于采样数k，就替换。（越到后面，替换的概率越小...）         val replacementIndex = (rand.nextDouble() * l).toLong         if (replacementIndex < k) {           reservoir(replacementIndex.toInt) = item         }         l += 1       }       (reservoir, l)     }   }

确定边界

最后就可以通过获取的样本数据，确定边界了。

def determineBounds[K : Ordering : ClassTag](       candidates: ArrayBuffer[(K, Float)],       partitions: Int): Array[K] = {     val ordering = implicitly[Ordering[K]]     // 数据格式为（key，权重）     val ordered = candidates.sortBy(_._1)     val numCandidates = ordered.size     val sumWeights = ordered.map(_._2.toDouble).sum     val step = sumWeights / partitions     var cumWeight = 0.0     var target = step     val bounds = ArrayBuffer.empty[K]     var i = 0     var j = 0     var previousBound = Option.empty[K]     while ((i < numCandidates) && (j < partitions - 1)) {       val (key, weight) = ordered(i)       cumWeight += weight       if (cumWeight >= target) {         // Skip duplicate values.         if (previousBound.isEmpty || ordering.gt(key, previousBound.get)) {           bounds += key           target += step           j += 1           previousBound = Some(key)         }       }       i += 1     }     bounds.toArray   }

直接看代码，还是有些晦涩难懂，我们举个例子，一步一步解释下：

按照上面的算法流程，大致可以理解：

抽样-->确定边界(排序)

首先对spark有一定了解的都应该知道，在spark中每个RDD可以理解为一组分区，这些分区对应了内存块block,他们才是数据最终的载体。那么一个RDD由不同的分区组成，这样在处理一些map,filter等算子的时候，就可以直接以分区为单位并行计算了。直到遇到shuffle的时候才需要和其他的RDD配合。

在上面的图中，如果我们不特殊设置的话，一个RDD由3个分区组成，那么在对它进行groupbykey的时候，就会按照3进行分区。

按照上面的算法流程，如果分区数为3，那么采样的大小为：

val sampleSize = math.min(20.0 * partitions, 1e6)

即采样数为60，每个分区取60个数。但是考虑到数据倾斜的情况，有的分区可能数据很多，因此在实际的采样时，会按照3倍大小采样：

val sampleSizePerPartition = math.ceil(3.0 * sampleSize / rdd.partitions.size).toInt

也就是说，最多会取60个样本数据。

然后就是遍历每个分区，取对应的样本数。

val sketched = rdd.mapPartitionsWithIndex { (idx, iter) =>       val seed = byteswap32(idx ^ (shift << 16))       val (sample, n) = SamplingUtils.reservoirSampleAndCount(         iter, sampleSizePerPartition, seed)       //包装成三元组，（索引号，分区的内容个数，抽样的内容）       Iterator((idx, n, sample))     }.collect()

然后检查，是否有分区的样本数过多，如果多于平均值，则继续采样，这时直接用sample 就可以了

sketched.foreach { case (idx, n, sample) =>           if (fraction * n > sampleSizePerPartition) {             imbalancedPartitions += idx           } else {             // The weight is 1 over the sampling probability.             val weight = (n.toDouble / sample.size).toFloat             for (key <- sample) {               candidates += ((key, weight))             }           }         }         if (imbalancedPartitions.nonEmpty) {           // Re-sample imbalanced partitions with the desired sampling probability.           val imbalanced = new PartitionPruningRDD(rdd.map(_._1), imbalancedPartitions.contains)           val seed = byteswap32(-rdd.id - 1)           //基于RDD获取采样数据           val reSampled = imbalanced.sample(withReplacement = false, fraction, seed).collect()           val weight = (1.0 / fraction).toFloat           candidates ++= reSampled.map(x => (x, weight))         }

取出样本后，就到了确定边界的时候了。

注意每个key都会有一个权重，这个权重是 【分区的数据总数/样本数】

RangePartitioner.determineBounds(candidates, partitions)

首先排序val ordered = candidates.sortBy(_._1)，然后确定一个权重的步长

val sumWeights = ordered.map(_._2.toDouble).sum val step = sumWeights / partitions

基于该步长，确定边界，***就形成了几个范围数据。

然后分区器形成二叉树，遍历该数确定每个key对应的分区id

partition = binarySearch(rangeBounds, k)

实践 —— 自定义分区器

自定义分区器，也是很简单的，只需要实现对应的两个方法就行：

public class MyPartioner extends Partitioner {     @Override     public int numPartitions() {         return 1000;     }      @Override     public int getPartition(Object key) {         String k = (String) key;         int code = k.hashCode() % 1000;         System.out.println(k+":"+code);         return  code < 0?code+1000:code;     }      @Override     public boolean equals(Object obj) {         if(obj instanceof MyPartioner){             if(this.numPartitions()==((MyPartioner) obj).numPartitions()){                 return true;             }             return false;         }         return super.equals(obj);     } }

使用的时候，可以直接new一个对象即可。

pairRdd.groupbykey(new MyPartitioner())

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