MapReduce自定义分区partition的作用和用法

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本文深入探讨Hadoop中自定义分区的概念与实现方法，包括如何通过继承Partitioner类并重写getPartition方法来自定义数据分区，以及如何设置任务分区数量。文章还提供了一个具体的示例，展示了如何根据不同部门名称进行数据分区。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

默认分区数量为

key.hash%reducetask的个数

自定义分区

自己定义的

自定义分区很简单，我们只需要继承抽象类Partitioner，重写getPartition方法即可，另外还要给任务设置分区：

job.setPartitionerClass()， job.setNumReduceTasks();

就可以了。

注意：

自定义分区的数量需要和reduce task的数量保持一致。

但是为1也或者大于reducetask也可以，为1的时候所有的数据放到一起，大于的时候则按照分区编号来分

例子

import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class JiduPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V>{
    @Override
    //自定义partition的数量需要和reduce task数量保持一致
    public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
        String dname=key.toString();
        switch(dname)
        {
        case "研发部门":return 0;
        case "测试部门":return 1;
        case "硬件部门":return 2;
        case "销售部门":return 3;
        }
        return 4;
    }
}