hadoop分区

Hierarchical Flow Partition(Top-down&&Bottom-up) hierarchy flow是将设计切分成多个block,分别处理单个block,然后完成后,将它们进行拼接以完成最终的chip。一般划分为三个阶段:chip planning;physical budget就是pin assignmenthierarchy flow实现的方法有两种,一种是top-down,另一种是bottom-up,无论是哪种,都是都要通过flatten的方法分别全局范围进行优化实现。 阅读详情
package demo04.flow;

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

/**
 * 分区继承于这个类,重写getPartition方法返回数字根据数字分到各个reduce,此处传入的是K2,V2
 */
public class FlowPartion extends Partitioner<Text, FlowNum> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowNum flowNum, int i) {
        String line = text.toString();
        if (line.startsWith("135")) {
            return 0;
        }else if(line.startsWith("135")){
            return 1;
        }else if(line.startsWith("135")){
            return 2;
        }else if(line.startsWith("135")){
            return 3;
        }else if(line.startsWith("135")){
            return 4;
        }else{
            return 5;
        }
    }
}

主程序里run方法里加入

//分区,分区个数,分区个数最好与上面方法的分区个数相等,多了冗余,少了一个reduce处理多份工作
job.setPartitionerClass(FlowPartion.class);
job.setNumReduceTasks(6);
大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_HashPartitioner分区---大数据之hadoop3.x工作笔记0111 我们通过一个案例来说明,比如我们要将135开头的手机号,放到一个文件中,将136开头的手机号, 放到另一个文件中..这个需求怎么来做. 1.首先我们来看一下hadoop的默认的分区是怎么做的,可以看到,默认进行分区的,一个类,叫做HashPartitioner,这个其实就是 可以看到,根据了来源数据的key,进行分区,可以看到这里,key.hashCode & Integer.MAX_VALUE 这个的作用是什么? 这个的作用其实很简单,可以看到用到的是与,而且与上,int的... 阅读详情

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RZH_long
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