简述HashPartitioner和RangePartitioner的实现？

Spark 0 103

在Spark中，HashPartitioner和RangePartitioner是两种常用的数据分区器，它们各自有不同的实现方式和适用场景：

HashPartitioner：
- 实现方式：HashPartitioner通过对键值（key）应用哈希函数并取模（modulo）的方式来决定记录应该分配到哪个分区。具体来说，它计算key.hashCode() % numPartitions，其中numPartitions是分区的数量。
- 特点：
  - 分布均匀：对于随机且均匀分布的键值，HashPartitioner能够实现数据的均匀分布。
  - 快速高效：哈希计算相对简单，效率较高。
- 适用场景：适用于键值分布均匀且无特定排序需求的场景。
RangePartitioner：
- 实现方式：RangePartitioner根据键值的范围将数据分布到不同的分区。它首先对一部分样本数据进行排序，以找出整个数据集的范围边界，然后根据这些边界来决定数据分区的方式。
- 特点：
  - 保持顺序：由于是基于范围的分区，因此可以保持键值的排序顺序。
  - 分区均匀性取决于数据：如果数据在键值上不均匀分布，某些分区可能比其他分区数据量大。
- 适用场景：适用于需要按键值排序或者键值分布不均匀的场景，尤其在进行范围查询时效果更佳。

总结来说，HashPartitioner适合于键值分布均匀的情况，能够实现快速且均匀的数据分区，而RangePartitioner则适合于需要保持键值排序或者处理键值分布不均匀的数据集。在实际应用中，选择合适的分区器可以显著影响Spark作业的性能和效率。