Spark中有哪些Partitioner？

Partitioner 通过将数据分配到不同的分区中来控制数据的重新分组。Spark 提供了两种类型的 Partitioner：

HashPartitioner：通过哈希函数将数据均匀地分配到不同的分区中。
RangePartitioner：将数据根据排序后的顺序分配到分区中。它通常用于对有序数据进行重新分区。

使用 Partitioner 可以优化数据混洗的性能，减少网络传输的开销和磁盘 IO 的负载。具体来说，Partitioner 可以控制数据混洗的局部性，使得同一分区内的数据可以在同一个节点上进行处理，从而减少数据传输和 IO 操作的次数。此外，Partitioner 还可以控制数据的平衡性，从而避免出现某个节点的负载过高的情况。
在 Spark 的源代码中，Partitioner 定义在 org.apache.spark.Partitioner 包中。实现自定义的 Partitioner 可以通过继承该抽象类来实现。Spark 提供了一些默认的 Partitioner 实现，如 HashPartitioner 和 RangePartitioner。