• java实现spark常用算子之Repartitions


    import org.apache.spark.SparkConf;
    import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
    import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
    import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.List;

    /**
    * repartitions 算子:
    * 增加分区,使用shuffle操作
    */
    public class RepartitionsOperator {

    public static void main(String[] args){
    SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("repartitions");
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    List<String> names = Arrays.asList("w1","w2","w3","w4","w5","w6");

    JavaRDD<String> nameRdd = sc.parallelize(names,2);

    JavaRDD<String> namefristRdd = nameRdd.mapPartitionsWithIndex(new Function2<Integer, Iterator<String>, Iterator<String>>() {
    @Override
    public Iterator<String> call(Integer index, Iterator<String> iterator) throws Exception {

    List<String> list = new ArrayList<>();
    while (iterator.hasNext()){
    list.add("1["+index+"]"+iterator.next());
    }
    return list.iterator();
    }
    },true);

    //增加分区
    JavaRDD<String> temp = namefristRdd.repartition(5);

    JavaRDD<String> nameseconedRdd = temp.mapPartitionsWithIndex(new Function2<Integer, Iterator<String>, Iterator<String>>() {
    @Override
    public Iterator<String> call(Integer index, Iterator<String> iterator) throws Exception {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    while (iterator.hasNext()){
    list.add("2["+index+"]:"+iterator.next());
    }
    return list.iterator();
    }
    },false);


    nameseconedRdd.foreach(new VoidFunction<String>() {
    @Override
    public void call(String s) throws Exception {
    System.err.println(s);
    }
    });

    }
    }

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/guokai870510826/p/11635197.html
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