在range分区中，会存储一个界线的数组，比如[1,100,200,300,400]，然后比较传进来的key，返回对应的分区id。

按照膳绫擎的算法流程，如不雅分区数为3，那么采样的大年夜小为：

这就是Range分区最核心的算法了，大年夜概描述下，就是遍历每个paritiion，对琅绫擎的数据进行抽样，把抽样的数据进行排序，并按照对应的权重肯定界线。

有几个比较重要的处所：

1 抽样

2 肯定界线

关于抽样，有一个很常见的算法题，即在不知道数据范围的情况下，若何故等概率的方法，随机选择一个值。

最笨的办法，就是遍历一次数据，知道数据的范围，然后随机一个数，取其对应的值。其拭魅如许相当于遍历了两次(第二次的取值根据不合的存储介质，可能不合)。

在Spark中，是应用水塘抽样这种算法。即起首取第一个值，然后依次往后遍历;第二个值有二分之一的几率调换选出来的值;第三个值有三分之一的几率调换选出来的值;…;直到遍历到最后一个值。如许，经由过程依次遍历就掏出来随机的数值了。

private var rangeBounds: Array[K] = { 
    if (partitions <= 1) { 
      Array.empty 
    } else { 
      // This is the sample size we need to have roughly balanced output partitions, capped at 1M. 
      // 最大年夜采样数量不克不及跨越1M。比如，如不雅分区是5，采样数为100 
      val sampleSize = math.min(20.0 * partitions, 1e6) 
      // Assume the input partitions are roughly balanced and over-sample a little bit. 
      // 每个分区的采样数为平均值的三倍，避免数据倾斜造成的数据量过少 
      val sampleSizePerPartition = math.ceil(3.0 * sampleSize / rdd.partitions.size).toInt 
 
      // 真正的采样算法(参数1:rdd的key数组， 采样个数) 
      val (numItems, sketched) = RangePartitioner.sketch(rdd.map(_._1), sampleSizePerPartition) 
      if (numItems == 0L) { 
        Array.empty 
      } else { 
        // If a partition contains much more than the average number 	
			
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本文标题：Spark源码分析之分区器的作用
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