Hadoop学习之路（十七）MapReduce框架Partitoner分区

Partitioner分区类的作用是什么？

在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Mapper任务划分数据的过程就称作Partition。负责实现划分数据的类称作Partitioner。

Partitoner类的源码如下：

package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

/** Partition keys by their {@link Object#hashCode()}. */
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {

  /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
  public int getPartition(K key, V value,
                          int numReduceTasks) {
    //默认使用key的hash值与上int的最大值，避免出现数据溢出 的情况
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }

}

getPartition()三个参数分别是什么？

　　HashPartitioner是处理Mapper任务输出的，getPartition()方法有三个形参，源码中key、value分别指的是Mapper任务的输出，numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量，默认值是1。那么任何整数与1相除的余数肯定是0。也就是说getPartition(…)方法的返回值总是0。也就是Mapper任务的输出总是送给一个Reducer任务，最终只能输出到一个文件中。

　　据此分析，如果想要最终输出到多个文件中，在Mapper任务中对数据应该划分到多个区中。那么，我们只需要按照一定的规则让getPartition(…)方法的返回值是0,1,2,3…即可。

　　大部分情况下，我们都会使用默认的分区函数，但有时我们又有一些，特殊的需求，而需要定制Partition来完成我们的业务，

案例如下：按照能否被5除尽去分区

1、如果除以5的余数是0， 放在0号分区
2、如果除以5的余数部是0， 放在1分区

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class FivePartitioner extends Partitioner<IntWritable, IntWritable>{

    /**
     * 我们的需求：按照能否被5除尽去分区
     *
     * 1、如果除以5的余数是0，  放在0号分区
     * 2、如果除以5的余数部是0，  放在1分区
     */
    @Override
    public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numPartitions) {

        int intValue = key.get();

        if(intValue % 5 == 0){
            return 0;
        }else{
            if(intValue % 2 == 0){
                return 1;
            }else{
                return 2;
            }
        }
    }
}

在运行Mapreduce程序时，只需在主函数里加入如下两行代码即可：

job.setPartitionerClass(FivePartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(3);//设置为3