partition分区

1. partition：用来指定map输出的key交给哪个reuducer处理
   默认是通过对map输出的key取hashcode对指定的reduce个数取余
   partition数决定reduce数，业务又决定reduce数

2. 默认情况下，作业的ReduceNum=1，每一个Reduce对应生成一个结果文件。如果ReduceNum=0，则没有reduce阶段。

3. partition如何分区：
   默认情况下，分区器采用：【org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner】抽象类
   类说明：分区器按key(k2中间值)进行分区，它提供了getPartition()方法用于获取当前key值对应的分区号(partition number)
   通常情况下，采用hash函数。分区总数与Job的reduce数量相同。

   public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
   
     /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
     public int getPartition(K key, V value,int numReduceTasks) {
       	return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
     }	
   }
   

4. 建议：分区数等于reduce数
    如果分区数小于reduce数，则浪费资源
    如果分区数大于reduce数，则抛异常，如下:（此时我的partition数为3，NumReduceTasks数为2）
   

5. 自定义分区：继承Partitioner抽象类，重写getPartition()方法
   例如：将一个年龄文件分三个阶段：
   1）构建自定义的Partition类

   public class MyPartitioner extends Partitioner<IntWritable , IntWritable>{
   	//继承Partitioner抽象类
   	@Override
   	public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numPartitions) {
   		if(key.get()>=50){
   			return 0;//指定结果到第0个分区，part-r-00000
   		}else if(key.get()>10 && key.get()<50){
   			return 1;//part-r-00001
   		}else{
   			return 2;//part-r-00002
   		}
   	}	
   }
   

   2）在job文件中设置分区类和reduce数

   job.setPartitionerClass(MyPartitioner.Class);//设置自定义的分区类
   job.setNumReduceTasks(3);//与分区数保持一致