maprduce 中reduce数量

    @Override
    public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
        String prefix = key.toString().substring(, );
        Integer provinceId = proviceDict.get(prefix);

        return provinceId==null?:provinceId;
    }

在hadoop 默认的是hashpartitioner,简单的例子是用hashcode除以numPartitions的数量,这样在数据均匀的前提下,数据可以被均匀的分到每个reduce中.

还有一种情况是不按照numPartitions而是根据业务来判断的,比如按照订单的类别,将同一类别的订单数据发送到同一个reduce中,将同一个省份的电话号码的数据发送到到同一reduce中

此时在计算式就没有利用numpartiton,在代码中执行reducenumber时也要根据业务场景来指定