Partitioner就是對map輸出的key進行分組，不同的組可以指定不同的reduce task處理；
**1.Partitioner分區類的作用是什么？
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在進行MapReduce計算時，有時候需要把最終的輸出數據分到不同的文件中，比如按照省份劃分的話，需要把同一省份的數據放到一個文件中；按照性別劃分的話，需要把同一性別的數據放到一個文件中。我們知道最終的輸出數據是來自于Reducer任務。那么，如果要得到多個文件，意味著有同樣數量的Reducer任務在運行。Reducer任務的數據來自于Mapper任務，也就說Mapper任務要劃分數據，對于不同的數據分配給不同的Reducer任務運行。Mapper任務劃分數據的過程就稱作Partition。負責實現劃分數據的類稱作Partitioner。
**2.getPartition()三個參數分別是什么？
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**3.numReduceTasks指的是設置的Reducer任務數量，默認值是是多少？
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HashPartitioner是處理Mapper任務輸出的，getPartition()方法有三個形參，key、value分別指的是Mapper任務的輸出，numReduceTasks指的是設置的Reducer任務數量，默認值是1。那么任何整數與1相除的余數肯定是0。也就是說getPartition(…)方法的返回值總是0。也就是Mapper任務的輸出總是送給一個Reducer任務，最終只能輸出到一個文件中。
據此分析，如果想要最終輸出到多個文件中，在Mapper任務中對數據應該劃分到多個區中。那么，我們只需要按照一定的規則讓getPartition(…)方法的返回值是0,1,2,3…即可
【實現】
Partitioner編程很簡單，只需要新建對應業務的Partitioner類繼承Partitioner并實現getPartitioner( )方法，在根據業務進行具體數據分區
【實例】分類電話號碼類型（電信、移動、聯通、其他）
【1】數據內容
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【2】代碼實現
package mr;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class DataCount {
public static class DCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DataBean>{
//------------------map階段-------------------
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//accept
String line = value.toString();
//split
String[] fields = line.split("\t");
String tel = fields[1];
long up = Long.parseLong(fields[8]);
long down = Long.parseLong(fields[9]);
DataBean bean = new DataBean(tel, up, down);
//send
context.write(new Text(tel), bean);
}
}
//-----------------shuffle階段---------------------
public static class ProviderPartitioner extends Partitioner<Text, DataBean> {
private static Map<String,Integer> providermap = new HashMap<String,Integer>();
static{
/**
* 假如我們要把電話號碼用運營商來分開
* 1:聯通
* 2:電信
* 3:移動
*
* 在真實項目中，這里可以看成查數據庫
*/
providermap.put("135", 1);
providermap.put("136", 1);
providermap.put("137", 1);
providermap.put("138", 1);
providermap.put("139", 1);
providermap.put("150", 2);
providermap.put("159", 2);
providermap.put("182", 3);
providermap.put("183", 3);
}
//Partitioner編程的輸入參數是map的輸出，因為它在map與reduce之間
@Override
public int getPartition(Text key, DataBean value, int numPartitions) {
//獲取電話號碼
String account = key.toString();
//截取前三位
String sub_acc = account.substring(0,3);
//通過providermap獲取運營商code（providermap的數據在實際業務中大多是查詢出來的結果）
Integer code = providermap.get(sub_acc);
//如果不是三家運營商，則code設置為0 表示其他
if(code == null){
code = 0;
}
return code;
}
}
//------------------------------reduce階段---------------------------
public static class DCReducer extends Reducer<Text, DataBean, Text, DataBean>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<DataBean> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
long up_sum = 0;
long down_sum = 0;
for(DataBean bean : values){
up_sum += bean.getUpPayLoad();
down_sum += bean.getDownPayLoad();
}
DataBean bean = new DataBean("", up_sum, down_sum);
context.write(key, bean);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(new Configuration());
job.setJarByClass(DataCount.class);
job.setMapperClass(DCMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(DataBean.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/mrDemo/input/tel.txt"));
job.setReducerClass(DCReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(DataBean.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/mrDemo/output/partitioner/tel-data-4"));
//設置要執行的Partitioner類
job.setPartitionerClass(ProviderPartitioner.class);
//設置要啟動的reduce個數，默認是一個，但這里要使得結果分區，所以就要啟動若干個（這里是4個，聯通、移動、電信、其他）
job.setNumReduceTasks(4);
job.waitForCompletion(true);
}
}
【3】打jar包上傳linux運行
1.png
hadoop jar /root/Destop/mr_jar/tel_Partitioner.jar
【4】結果數據
2016-12-11_023950.png
其他.png
電信.png
移動.png
聯通.png
