我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner抽象类，然后实现里面的三个方法：
package org.apache.spark
/**
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* An object that defines how the elements in a key-value pair RDD are partitioned by key.
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* Maps each key to a partition ID, from 0 to `numPartitions - 1`.
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*/
abstract class Partitioner extends Serializable {
def numPartitions: Int
def getPartition(key: Any): Int
}
def numPartitions: Int：这个方法需要返回你想要创建分区的个数；
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；
equals()：这个是Java标准的判断相等的函数，之所以要求用户实现这个函数是因为Spark内部会比较两个RDD的分区是否一样。
假如我们想把来自同一个域名的URL放到一台节点上，比如:http://www.iteblog.com和http://www.iteblog.com/archives/1368，如果你使用HashPartitioner，这两个URL的Hash值可能不一样，这就使得这两个URL被放到不同的节点上。所以这种情况下我们就需要自定义我们的分区策略，可以如下实现：
package com.iteblog.utils
import org.apache.spark.Partitioner
/**
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* User: 过往记忆
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* Date: 2015-05-21
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* Time: 下午23:34
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* bolg: http://www.iteblog.com
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* 本文地址：http://www.iteblog.com/archives/1368
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* 过往记忆博客，专注于hadoop、hive、spark、shark、flume的技术博客，大量的干货
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* 过往记忆博客微信公共帐号：iteblog_hadoop
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*/
class IteblogPartitioner(numParts: Int) extends Partitioner {
override def numPartitions: Int = numParts
override def getPartition(key: Any): Int = {
val domain = new java.net.URL(key.toString).getHost()
val code = (domain.hashCode % numPartitions)
if (code < ) {
code + numPartitions
} else {
code
}
}
override def equals(other: Any): Boolean = other match {
case iteblog: IteblogPartitioner =>
iteblog.numPartitions == numPartitions
case _ =>
false
}
override def hashCode: Int = numPartitions
}
因为hashCode值可能为负数，所以我们需要对他进行处理。然后我们就可以在partitionBy()方法里面
使用我们的分区：
iteblog.partitionBy(new IteblogPartitioner())
类似的，在Java中定义自己的分区策略和Scala类似，只需要继承org.apache.spark.Partitioner，并实现其中的方法即可。
在Python中，你不需要扩展Partitioner类，我们只需要对iteblog.partitionBy()加上一个额外的hash函数，如下：
import urlparse
def iteblog_domain(url):
return hash(urlparse.urlparse(url).netloc)
iteblog.partitionBy(, iteblog_domain)