MapReduce之自定义Partitioner

概述

Map方法之后, 数据首先进入到分区方法, 把数据标记好分区, 然后把数据发送到环形缓冲区; reduce的并行数量以及输出文件的个数, 由分区数决定. 

默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到.

自定义步骤

1.自定义类继承Partitioner, 重写getPartion方法

2. 在Job驱动中, 设置自定义Partitioner

3. 自定义Partititon后, 要根据自定义的Partioner的逻辑设置相应数量的ReducerTask

  

Reduce数量与分区数量的匹配

• 如果reduce数量大于分区数, 则会产生空白输出文件part-r-000xx
• 如果reduce数量小于分区数, 则会一部分数据无处安放, 会抛异常
• 如果reduce数量=1, 最终输出一个文件

注意: 分区号必须从零开始, 逐一累加.