Spark分区实例（teacher）

package URL1

import org.apache.spark.Partitioner

import scala.collection.mutable

class MyPartitioner(val num:Array[String]) extends Partitioner{
val parMap=new mutable.HashMap[String,Int]()
  var count=0
  for(i<-num){
    parMap.put(i,count)
    count += 1
  }

  //分区数目
  override def numPartitions: Int = num.length

  //分区的规则
  //def getPartition(key: Any): Int：这个函数需要对输入的key做计算，然后返回该key的分区ID，范围一定是0到numPartitions-1
  override def getPartition(key: Any): Int = {
    // 将对象转换为指定类型；
    val tople=key.asInstanceOf[(String,String)]
    val subject=tople._1
    this.parMap(subject)

}
}

package URL1

class Orders extends Ordering[((String,String),Int)]{
  override def compare(x: ((String, String), Int), y: ((String, String), Int)): Int = {
    x._2-y._2
  }
}

package URL1

import java.net.URL

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable

object teacher {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val cof=new SparkConf()
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
      .setMaster("local[*]")
    val sc=new SparkContext(cof)

    val lines=sc.textFile("E:\\teacher.log")

    val result1:RDD[((String,String),Int)]=lines.map( tp=>{
      val teacher=tp.split("/").last
      val host=new URL(tp).getHost
      val subject=host.substring(0,host.indexOf("."))
      ((subject,teacher),1)
    })

    //科目
    val subject=result1.map(tp=>tp._1._1).distinct().collect()

    //分区
    val partitions=new MyPartitioner(subject)

    //业务逻辑
    //1.全局TOPN
   // val result2=result1.reduceByKey(partitions,_+_).sortBy(-_._2).take(2).foreach(println)

    //1.全局TOPN
    val result3=result1.foreachPartition(tp=>{
      val treeSet=new mutable.TreeSet[((String,String),Int)]()(new Orders)

      tp.foreach(tp=>{
        treeSet.add(tp)
        if(treeSet.size>2){
          treeSet.dropRight(1)
        }
      })

      treeSet.foreach(println)
    })


sc.stop()
  }
}

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