import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext}

object PartitionCustom {
  // 分区器决定哪一个元素进入某一个分区

  // 目标: 把10个分区器，偶数分在第一个分区，奇数分在第二个分区
  // 自定义分区器
  // 1. 创建一个类继承Partitioner
  // 2. 重写两个方法
  // 3. 在创建RDD的时候，partitionBy方法 指定分区器

  // 创建一个类继承Partitioner
  class MyPartitioner extends Partitioner{
     override def numPartitions: Int = 2 // 两个分区，编号就是：0，1

    // key - value
     override def getPartition(key: Any): Int = {
        if(key.asInstanceOf[Int] % 2 == 0){
          0
        }else{
          1
        }
     }
  }
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("PartitionCustom").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 初始数据
    val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))

    //val rdd = sc.parallelize(List(  (1,1),  (2,2))
    // 自定义分区器使用的前提：数据是key-value类型
    val rdd1 = rdd.map(num =>(num,num))

    // 使用自定义分区器
    val rdd2 = rdd1.partitionBy(new MyPartitioner)

    // 在分区完成之后的基础上，只保留key
    val rdd3 = rdd2.map(t => t._1)

    rdd3.saveAsTextFile("output6")
  }
}