hadoop 自定义分区

自定义分区

我们在wordcount小案例中看到结果是1个part-r-000000的文件，那如果我想对统计结果，
按照不同的条件输出到不同的文件(分区)，那该如何处理呢？

我们梳理一下这个过程先
一个文本文件，上传到hdfs后以block块存储，split到切片，一个切片对应一个maptask任务，
一个maptask任务会对数据进行分区、归并和排序等操作，输出成一个临时文件（外部无序，内部有序），
一个分区对应一个reducetask，按相同的key为一组进行处理，最后输出到一个文件中。

我们是不是就可以在maptask的时候就进行分区操作，后边reducetask就会处理相同分区的数据
那hadoop是怎么实现这个呢？我们在代码里可以看到有个Partitioner的抽象类，可以看到代码逻辑：

/**
 * 默认使用的是hashpartitoner分区，
 * 逻辑就是按照key的hashcode对numReduceTasks取模得到分区号
**/
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;
  }
}

那我们是不是可以继承Partitioner来实现自己的业务逻辑呢？

具体步骤如下：

• 自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法

public class MyPartitioner extends Partitioner<Text,FlowBean> {
    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
        //要返回的分区号
        int partition = 0;
        // maptask输出的key，也就是上个序列化例子里的手机号码
        String phoneStr = text.toString();
        //截取手机号码前3位，来区分不同的分区
        String phoneNum = phoneStr.substring(0, 3);
        if("131".equals(phoneNum)){
            partition =  0;
        }else if("132".equals(phoneNum)){
            partition =  1;
        }else if("133".equals(phoneNum)){
            partition =  2;
        }else if("134".equals(phoneNum)){
            partition =  3;
        }else {
            partition = 4;
        }
        return partition;
    }
}

• FlowBeanDriver 驱动类

public class FlowBeanDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration config = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(config);
        //设置启动类
        job.setJarByClass(FlowBeanDriver.class);
        //设置mapper和reducer类
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);
        //设置mapper输出的key和value类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        ==//2.在job驱动中，设置自定义Partitioner==
        job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
        ==//3.自定义Partition后，要根据自定义Partitoner的逻辑设置相应数量的ReduceTask==
        job.setNumReduceTasks(5);

        //设置最后reducer输出的key和value的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
        //输入输出路径信息
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/Users/waterair/Documents/shelltest/mr/demo4/input/demo1.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/Users/waterair/Documents/shelltest/mr/demo4/output1/"));

        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
}

然后运行，发现我们的输出目录下会有多个part-r-00000x的文件信息，说明我们的分区的操作生效了。

总结：

• 具体步骤如下：

1. 自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法
2. 在job驱动中，设置自定义Partitioner
3. 自定义Partition后，要根据自定义Partitoner的逻辑设置相应数量的ReduceTask

• partition分区总结

1. 如果reduceTask的数量 > getPartition()的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx;
2. 如果1 < ReduceTask的数量 < getPartition()的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会报Exception;
3. 如果ReduceTask的数量 = 1，则不管MapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给一个ReduceTask，最终也就只会有一个结果文件
4. 分区号必须从0开始，逐一累加

hadoop 自定义分区

原文：https://www.cnblogs.com/tenic/p/14683522.html