Spark分区器   在Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数，RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区以及Reduce的个数。只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None的。   在Spark中，存在两类分区函数：HashPartitioner和RangePartitioner，它们都是继承自Partitioner，主要提供

Spark HashParitioner的弊端是什么？ HashPartitioner分区的原理很简单，对于给定的key，计算其hashCode，并除于分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID；弊端是数据不均匀，容易导致数据倾斜，极端情况下某几个分区会拥有rdd的所有数据。 RangePartitioner分区的原理及特点？ 原理