MapReduce中的Partitioner怎么使用

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问题导读：
1.Partitioner分区类的作用是什么？
2.getPartition()三个参数分别是什么？
3.numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量，默认值是是多少？
扩展：
如果不同类型的数据被分配到了同一个分区，输出的数据是否还是有序的？





在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行。Mapper任务划分数据的过程就称作Partition。负责实现划分数据的类称作Partitioner。

在我们前面讲过的例子中，始终没有提到分区，那是因为框架内置了分区类，称作HashPartitioner。我们看一下源码，如图6-6

图6-6

在图6-6中，HashPartitioner是处理Mapper任务输出的，getPartition()方法有三个形参，key、value分别指的是Mapper任务的输出，numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量，默认值是1。那么任何整数与1相除的余数肯定是0。也就是说getPartition(…)方法的返回值总是0。也就是Mapper任务的输出总是送给一个Reducer任务，最终只能输出到一个文件中。

据此分析，如果想要最终输出到多个文件中，在Mapper任务中对数据应该划分到多个区中。那么，我们只需要按照一定的规则让getPartition(…)方法的返回值是0,1,2,3…即可。

假设我们按照性别分区，那么可以覆盖Partitioner类的getpartition(…)方法，代码如图6-7

图6-7

在图6-7中，我们分别使用0、1、2与numPartitions相除。如果想把数据分到三个不同的输出中，意味着numPartitions的值是3。这样，0%3、1%3、2%3的值才是三个不同的。那么，我们怎么使用哪？只需要在驱动中进行两个操作即可，如图6-8

图6-8

在图6-8中，我们使用了自定义的分区类，并且制定了numReduceTasks。这里的numReduceTasks在内部就把值赋给了分区类中形式参数numPartitions。

到此，相信大家对“MapReduce中的Partitioner怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！