正文
一、分区的概念
分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。
二、为什么要进行分区
数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输，io因为要大量读写文件，它是不可避免的，但是网络传输是可以避免的，把大文件压缩变小文件， 从而减少网络传输，但是增加了cpu的计算负载。
Spark里面io也是不可避免的，但是网络传输spark里面进行了优化：
Spark把rdd进行分区（分片），放在集群上并行计算。同一个rdd分片100个，10个节点，平均一个节点10个分区，当进行sum型的计算的时候，先进行每个分区的sum，然后把sum值shuffle传输到主程序进行全局sum，所以进行sum型计算对网络传输非常小。但对于进行join型的计算的时候，需要把数据本身进行shuffle，网络开销很大。
spark是如何优化这个问题的呢？
Spark把key－value rdd通过key的hashcode进行分区，而且保证相同的key存储在同一个节点上，这样对改rdd进行key聚合时，就不需要shuffle过程，我们进行mapreduce计算的时候为什么要进行shuffle？，就是说mapreduce里面网络传输主要在shuffle阶段，shuffle的根本原因是相同的key存在不同的节点上，按key进行聚合的时候不得不进行shuffle。shuffle是非常影响网络的，它要把所有的数据混在一起走网络，然后它才能把相同的key走到一起。要进行shuffle是存储决定的。
Spark从这个教训中得到启发，spark会把key进行分区，也就是key的hashcode进行分区，相同的key，hashcode肯定是一样的，所以它进行分区的时候100t的数据分成10分，每部分10个t，它能确保相同的key肯定在一个分区里面，而且它能保证存储的时候相同的key能够存在同一个节点上。比如一个rdd分成了100份，集群有10个节点，所以每个节点存10份，每一分称为每个分区，spark能保证相同的key存在同一个节点上，实际上相同的key存在同一个分区。
key的分布不均决定了有的分区大有的分区小。没法分区保证完全相等，但它会保证在一个接近的范围。所以mapreduce里面做的某些工作里边，spark就不需要shuffle了，spark解决网络传输这块的根本原理就是这个。
进行join的时候是两个表，不可能把两个表都分区好，通常情况下是把用的频繁的大表事先进行分区，小表进行关联它的时候小表进行shuffle过程。
大表不需要shuffle。
需要在工作节点间进行数据混洗的转换极大地受益于分区。这样的转换是 cogroup，groupWith，join，leftOuterJoin，rightOuterJoin，groupByKey，reduceByKey，combineByKey 和lookup。
三、Spark分区原则及方法
RDD分区的一个分区原则：尽可能是得分区的个数等于集群核心数目
无论是本地模式、Standalone模式、YARN模式或Mesos模式，我们都可以通过spark.default.parallelism来配置其默认分区个数，若没有设置该值，则根据不同的集群环境确定该值
3.1 本地模式
（1）默认方式
以下这种默认方式就一个分区
结果
（2）手动设置
设置了几个分区就是几个分区
结果
（3）跟local[n] 有关
n等于几默认就是几个分区
如果n=* 那么分区个数就等于cpu core的个数
结果
本机电脑查看cpu core，我的电脑--》右键管理--》设备管理器--》处理器
（4）参数控制
结果
3.2 YARN模式
进入defaultParallelism方法
继续进入defaultParallelism方法
这个一个trait，其实现类是（Ctrl+h）
进入TaskSchedulerImpl类找到defaultParallelism方法
继续进入defaultParallelism方法，又是一个trait，看其实现类
Ctrl+h看SchedulerBackend类的实现类
进入CoarseGrainedSchedulerBackend找到defaultParallelism
totalCoreCount.get()是所有executor使用的core总数，和2比较去较大值
如果正常的情况下，那你设置了多少就是多少
四、分区器
（1）如果是从HDFS里面读取出来的数据，不需要分区器。因为HDFS本来就分好区了。
分区数我们是可以控制的，但是没必要有分区器。
（2）非key-value RDD分区，没必要设置分区器
al testRDD = sc.textFile("C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\IdeaProjects\\\\myspark\\\\src\\\\main\\\\hello.txt")
.flatMap(line => line.split(","))
.map(word => (word, 1)).partitionBy(new HashPartitioner(2))
没必要设置，但是非要设置也行。
（3）Key-value形式的时候，我们就有必要了。
HashPartitioner
val resultRDD = testRDD.reduceByKey(new HashPartitioner(2),(x:Int,y:Int) => x+ y)
//如果不设置默认也是HashPartitoiner，分区数跟spark.default.parallelism一样
println(resultRDD.partitioner)
println("resultRDD"+resultRDD.getNumPartitions)
RangePartitioner
val resultRDD = testRDD.reduceByKey((x:Int,y:Int) => x+ y)
val newresultRDD=resultRDD.partitionBy(new RangePartitioner[String,Int](3,resultRDD))
println(newresultRDD.partitioner)
println("newresultRDD"+newresultRDD.getNumPartitions)
注：按照范围进行分区的，如果是字符串，那么就按字典顺序的范围划分。如果是数字，就按数据自的范围划分。
自定义分区
需要实现2个方法
class MyPartitoiner(val numParts:Int) extends Partitioner
override def numPartitions: Int = numParts
override def getPartition(key: Any): Int =
val domain = new URL(key.toString).getHost
val code = (domain.hashCode % numParts)
if (code < 0)
code + numParts
else
code
object DomainNamePartitioner
def main(args: Array[String]): Unit =
val conf = new SparkConf().setAppName("word count").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val urlRDD = sc.makeRDD(Seq(("http://baidu.com/test", 2),
("http://baidu.com/index", 2), ("http://ali.com", 3), ("http://baidu.com/tmmmm", 4),
("http://baidu.com/test", 4)))
//Array[Array[(String, Int)]]
// = Array(Array(),
// Array((http://baidu.com/index,2), (http://baidu.com/tmmmm,4),
// (http://baidu.com/test,4), (http://baidu.com/test,2), (http://ali.com,3)))
val hashPartitionedRDD = urlRDD.partitionBy(new HashPartitioner(2))
hashPartitionedRDD.glom().collect()
//使用spark-shell --jar的方式将这个partitioner所在的jar包引进去，然后测试下面的代码
// spark-shell --master spark://master:7077 --jars spark-rdd-1.0-SNAPSHOT.jar
val partitionedRDD = urlRDD.partitionBy(new MyPartitoiner(2))
val array = partitionedRDD.glom().collect()