RDD分区器

​ Spark目前支持Hash分区和Range分区，和用户自定义分区。

Hash分区为当前的默认分区，分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle后进入哪个分区，进而决定了Reduce的个数。

只有Key-Value类型的RDD才有分区器，非Key-Value类型的RDD分区的值是None每个RDD的分区ID范围：0~（numPartitions - 1），决定这个值是属于哪个分区的 1）Hash分区

对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区个数取余

  class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {
    
    require(partitions >= 0, s"Number of partitions ($partitions) cannot be negative.")

    def numPartitions: Int = partitions

    def getPartition(key: Any): Int = key match {
      case null => 0
      case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
    }

    override def equals(other: Any): Boolean = other match {
      case h: HashPartitioner => h.numPartitions == numPartitions
      case _ => false
    }

    override def hashCode: Int = numPartitions
  }

将一定范围内的数据映射到一个分区中，尽量保证每个分区数据均匀，而且分区间有序