MapReduce实现自定义分区的方法

简介：

创新互联建站服务项目包括鸡西网站建设、鸡西网站制作、鸡西网页制作以及鸡西网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，鸡西网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到鸡西省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！

mapreduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

它通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner
原理：

先对map输出的key求hash值，再模上reduce task个数，根据结果，决定此输出kv对，被匹配的reduce任务取走。

自定义分分区需要继承Partitioner，复写getpariton()方法
自定义分区类：

注意：map的输出是键值对
其中int partitionIndex = dict.get(text.toString())，partitionIndex是获取K的值

附：被计算的的文本

Dear Dear Bear Bear River Car Dear Dear  Bear Rive
Dear Dear Bear Bear River Car Dear Dear  Bear Rive

需要在main函数中设置，指定自定义分区类

自定义分区类：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import java.util.HashMap;
public class CustomPartitioner extends Partitioner {
    public static HashMap dict = new HashMap();
    //Text代表着map阶段输出的key,IntWritable代表着输出的值
    static{
        dict.put("Dear", 0);
        dict.put("Bear", 1);
        dict.put("River", 2);
        dict.put("Car", 3);
    }
    public int getPartition(Text text, IntWritable intWritable, int i) {
        //
        int partitionIndex = dict.get(text.toString());
        return partitionIndex;
    }
}

注意：map的输出结果是键值对,int partitionIndex = dict.get(text.toString());中的partitionIndex是map输出键值对中的键的值，也就是K的值。
Maper类：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class WordCountMap extends Mapper {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split("\t");
        for (String word : words) {
            // 每个单词出现１次，作为中间结果输出
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

Reducer类：

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class WordCountMap extends Mapper {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split("\t");
        for (String word : words) {
            // 每个单词出现１次，作为中间结果输出
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

main函数：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class WordCountMain {
    public static void main(String[] args) throws IOException,
            ClassNotFoundException, InterruptedException {
        if (args.length != 2 || args == null) {
            System.out.println("please input Path!");
            System.exit(0);
        }
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("mapreduce.job.jar","/home/bruce/project/kkbhdp01/target/com.kaikeba.hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar");
        Job job = Job.getInstance(configuration, WordCountMain.class.getSimpleName());
        // 打jar包
        job.setJarByClass(WordCountMain.class);
        // 通过job设置输入/输出格式
        //job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        //job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        // 设置输入/输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 设置处理Map/Reduce阶段的类
        job.setMapperClass(WordCountMap.class);
        //map combine
        //job.setCombinerClass(WordCountReduce.class);
        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);
        //如果map、reduce的输出的kv对类型一致，直接设置reduce的输出的kv对就行；如果不一样，需要分别设置map, reduce的输出的kv类型
        //job.setMapOutputKeyClass(.class)
        // 设置最终输出key/value的类型m
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(4);
        // 提交作业
        job.waitForCompletion(true);

    }
}

main函数参数设置：