16、HDFS 数据分区与小文件处理技术

HDFS 数据分区与小文件处理技术

1. 使用自定义 MapReduce 分区器

在处理 HDFS 数据时，分区是一项重要的操作。MultipleOutputs 是一种常用的分区方式，它支持新旧 MapReduce API 和多种输出格式类，但也存在一些限制：
- 在映射器中使用 MultipleOutputs 时要谨慎，最终会生成 NumberOfMappers * NumberOfPartition 个输出文件，大量的输出文件可能会拖垮集群。
- 每个分区在任务执行期间都会产生 HDFS 文件句柄的开销。
- 多次使用分区器后，可能会积累大量小文件，需要制定压缩策略来解决。
- Avro 的 AvroMultipleOutputs 类由于代码效率问题，速度较慢。

Hadoop 还提供了 MultipleOutputFormat 类，它与 MultipleOutputs 功能相似，但只支持旧的 MapReduce API，且所有分区只能使用一种输出格式。

另一种分区策略是使用 MapReduce 分区器，它可以减少使用 MultipleOutputs 可能产生的大量文件。默认情况下，MapReduce 使用哈希分区器，通过计算每个映射输出键的哈希值并对归约器数量取模，来确定记录应发送到哪个归约器。我们可以编写自定义分区器来控制分区过程。

问题

需要对输入数据进行分区。

解决方案

编写一个自定义分区器，将记录分配到合适的归约器。

实现步骤 </