什么是分区器?

在Spark的 RDD（弹性分布式数据集）中，分区器是一个属性，默认值为`None`。它可以被子类重写

类似代码示例：  ```scala  @transient  val partitioner: Option[Partitioner] = None  ```  这是定义一个可选的分区器属性的示例，值默认为`None`

分区器的作用

分区器决定 RDD 的分区方式。具体的分区方式决定了数据在集群中的分布情况。你可以通过设置分区器来测试不同的分区方法。

默认情况下，分区器为`None`。如下代码可以查看默认分区器的情况：  ```scala  object RDDTest extends App {    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")    val sc = new SparkContext(conf)    val lines: RDD[String] = sc.textFile("D:\\tmp", 2)    println(lines.partitioner) // 输出: None  }  ```  代码解释：默认情况下，partitioner 属性的值是`None`

(注：示例代码中，`D:\\tmp` 路径需要根据实际情况调整)

自定义分区器的示例

对于键值对形式的 RDD，可以通过设置自定义的分区器来重新定义分区方式。以下是一个常用的分区器类型——哈希分区器。

代码示例：  ```scala  object RDDTest extends App {    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")    val sc = new SparkContext(conf)    private val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1, 2, 3))    private val value: RDD[(Int, Int)] = rdd.map((x: Int) => (x, 1)).partitionBy(new HashPartitioner(3))    println(value.partitioner) // 输出: Some(org.apache.spark.HashPartitioner@3)  }  ```  代码解释：创建了一个 RDD 并通过`partitionBy`方法设置了哈希分区器。hashPartitioner 参数指定了分区的数量（这里为3）。因此，分区器属性将包含一个哈希分区器实例