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：
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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。
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