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许多转换操作需要在集群中shuffle数据，包括join，各种ByKey等。所有这些操作都很消耗性能，因为它们可能需要对整个数据集进行shuffle，排序以及重新分区。

但是有一个小技巧可以提高性能，即预分区。如果rdd已分区，就能避免数据shuffle，因为假设rdd已分区，那么特定的键值就会在同一个分区内，因此能在本机进行处理，这种方式就不需要通过网络做数据shuffle了。

val partitionRDD = pairRDD.partitionBy(new HashPartitioner(3))
val joinedRDD = partitionRDD.join(otherRDD)

已分区的RDD将分区器传给生成的RDD，这个RDD将在worker中进行本机处理，只有那个未分区RDD需要排序，并装载到合适的节点。可进一步优化如下：

val partitionRDD = pairRDD.partitionBy(new HashPartitioner(3))
val otherRDD = partitionedRDD.mapValues(value => value + 1)
val joinedRDD = partitionedRDD.join(ohterRDD)

在python中数据重新混洗分区

partitionedRDD = rdd.repartition(n) #n 是重新分区的数量，这会造成数据重新混洗
#如果要减少分区，则coalesce比repartition 更高效，因为coalesce 没有打乱数据
partitionedRDD = rdd.coalesce(n)

SPARK 分区器：目前有两种内置的分区器 HashPartitioner 和 RangePartitioner，默认选择方式是：
1.当任何输入的RDD用到了某一分区器，输出的RDD也会用此分区器

2.否则，在Pair RDD情形下，默认使用 HashPartitioner

HashPartitioner 基于键（key）的哈希吗（hash code）把值分布到各个分区上。通过计算键的哈希码与分区数的模，得到分区索引值，在计算中也需要考虑到哈希码的正负情况。
RangePartitioner 根据范围对可排序项进行分区。对RDD 内容进行取样能决定大致的范围区间，最终的分区数可能要小于配置的分区数。分区数至少应当等于集群分配给应用程序的cpu核心数，建议设为cpu数的 2 - 4 倍。
也可以自定义分区器

注：有一些操作比如 map，flatMap 也会影响分区，在map操作中，可以改变一个PairRDD中的键，这样分区就会发生变化。这种情况下，生成的RDD将设有分区集。可以用mapValues 以及 faltMapValues 处理以及保留分区器。

shuffle数据：shuffle过程严重影响性能是因为它涉及数据排序，重分区，网络传输时的序列化和反序列化，为减少I/O带宽及磁盘I/O操作，还要对数据进行压缩。在spark中，可以引入中间的merge阶段输出少一点但大一些的文件。这个阶段就叫做shuffle文件合并。所有运行在相同cpu核上的map任务都将输出相同的shuffle文件。要启动shuffle文件合并，必须把spark.shuffle.consolidateFiles 设置为 true。

在python 中不能将 HashPartitioner 对象传递给partitionBy，只需要把需要的分区数传递过去

pairRDD.partitionBy(100)   #100分区

算子与shuffle：
groupByKey : 特定键的所有值必须在一个任务中进行处理。为达到这个目的，整个数据被shuffle，特定键的所有单词被发送到一个节点。
reduceByKey : 算子先被应用到单台机器上的一个键的全部值，处理后得到的中间结果随后会在集群中发送。性能比groupByKey 更好些。

aggregateByKey : 用法其实跟combineByKey 是一样的，其实aggregateByKey 内部是通过调用 combineByKey 实现的。唯一不同在于aggregateByKey 通过创造零值替代 combineByKey 中的第一个函数 createCombiner。aggregateByKey 避免了创建大量的对象，同时省略了额外的map转换步骤，所以相对 reduceByKey 来说又更高效一些。