Mapreduce三大组件之一Partitioner——实现自定义分区

最新推荐文章于 2025-01-23 23:09:37 发布

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#Mapreduce #Partitioner

本文介绍了MapReduce中的Partitioner组件，探讨其在数据流动中的作用，包括默认分区逻辑以及如何自定义分区实现。通过代码实现步骤和实例，展示了如何在客户端调用自定义Partitioner，以优化MapReduce任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MapReduce中数据流动
（1）最简单的过程： map - reduce
（2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程：　map - partition - reduce
（3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程：　map - combin(本地reduce) - partition -reduce

1、概述：

Partitioner 组件可以让 Map 对 Key 进行分区，从而将不同分区的 Key 交由不同的 Reduce 处理。简洁明了

2、Partitioner的作用

分区Partitioner主要作用在于以下两点

（1）根据业务需要，产生多个输出文件；

（2）多个reduce任务并发运行，提高整体job的运行效率

3、代码实现步骤

	1、自定义 TelephonePartitioner 类，继承抽象类 Partitioner
	2、创建 HashMap 并添加相应值，key为手机号前三位数字，value为对应分区号
	3、重写getPartition 方法，对 Map 输出的 key 实现自定义分区
	4、通过 job.setPartitionerClass( ) 来设置自定义的 Partitioner 类
	5、通过job.setNumReduceTasks(