Spark的HashPartitioner方式的Python实现是这样的

这篇文章给大家介绍Spark的HashPartitioner方式的Python实现是这样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

spark中的默认分区方式是org.apache.spark.HashPartitioner，具体代码如下所示：

class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {  require(partitions >= 0, s"Number of partitions ($partitions) cannot be negative.")  def numPartitions: Int = partitions  def getPartition(key: Any): Int = key match {    case null => 0    case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)  }  override def equals(other: Any): Boolean = other match {    case h: HashPartitioner =>      h.numPartitions == numPartitions    case _ =>      false  }  override def hashCode: Int = numPartitions}

如果想要在Python中获取一个key的分区，只需要实现hashCode，然后取模。

hashCode的实现方式如下：

def java_string_hashcode(s):    h = 0    for c in s:        h = (31 * h + ord(c)) & 0xFFFFFFFF    return ((h + 0x80000000) & 0xFFFFFFFF) - 0x80000000

验证

Scala实现

Python实现

关于Spark的HashPartitioner方式的Python实现是这样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。