Spark的HashPartitioner方式的Python实现是这样的

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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。

本文名称：Spark的HashPartitioner方式的Python实现是这样的
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