Hadoop自定义分区Partitioner

本文介绍了Hadoop中的分区功能,用于使MapReduce计算结果更人性化。通过自定义Partitioner类,可以按特定规则将数据分发到不同reduce任务。以阿里巴巴旗下三个网站的商品销售统计为例,展示了如何实现自定义分区,并讨论了运行时的资源消耗问题及可能出现的错误情况。

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一:背景

为了使得MapReduce计算后的结果显示更加人性化,Hadoop提供了分区的功能,可以使得MapReduce计算结果输出到不同的分区中,方便查看。Hadoop提供的Partitioner组件可以让Map对Key进行分区,从而可以根据不同key来分发到不同的reduce中去处理,我们可以自定义key的分发规则,如数据文件包含不同的省份,而输出的要求是每个省份对应一个文件。


二:技术实现

自定义分区很简单,我们只需要继承抽象类Partitioner,实现自定义的getPartitioner()方法即可,另外还要给任务设置分区:job.setPartitionerClass(),就可以了。


案例

阿里巴巴旗下三个子网站site1、site2、site3,每个网站对商品销售进行了统计,现在要汇总这三个网站的销售量,数据如下:


从上图可以看到有4种商品,很显然我们应该设置4个分区,代码如下:

public class MyPartitionerTest extends Configured implements Too
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