MapReduce实战：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（Partitioner）_如何利用mapreduce分别统计135、136、137、138等开头的号码，并输出至不同文件。-优快云博客

本文介绍了一个MapReduce案例，通过自定义Partitioner实现按省份对手机号的上行和下行流量进行分区统计，详细讲解了代码实现过程及运行结果。

1.需求：

将上次实战(统计手机号耗费的总上行流量和下行流量)的统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）

2.分析：

(1)Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的reducetask。默认的分发规则为：根据key的hashcode%reducetask数来分发

(2)如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件Partitioner

自定义一个CustomPartitioner继承抽象类：Partitioner
(3)在job驱动中，设置自定义partitioner：

3.编写代码：

(1)在实战(统计手机号耗费的总上行流量和下行流量)需求的基础上，增加一个分区类

ProvincePartitioner.java

package phoneData;

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

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
   
   

    @Override
    public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
   
   
        // 1 获取电话号码的前三位
        String preNum = key.toString().substring(0, 3);

        //注：如果设置的分区数小于下面的分区数，如