MapReduce框架Partitioner分区方法

前言：对于二次排序相信大家也是似懂非懂，我也是一样，对其中的很多方法都不理解诶，所有只有暂时放在一边，当你接触到其他的函数，你知道的越多时你对二次排序的理解也就更深入了，同时建议大家对wordcount的流程好好分析一下，要真正的知道每一步都是干什么的。

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。

Partitoner类的源码如下：

package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

/** Partition keys by their {@link Object#hashCode()}. */
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {

  /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
  public int getPartition(K key, V value,
                          int numReduceTasks) {
    //默认使用key的hash值与上int的最大值，避免出现数据溢出 的情况
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }

}

河南省;1
河南;2
中国;3
中国人;4
大;1
小;3
中;11

   public static class PPartition extends Partitioner<Text, Text>{ 
    @Override
    public int getPartition(Text arg0, Text arg1, int arg2) {
       /**
        * 自定义分区，实现长度不同的字符串，分到不同的reduce里面
        * 
        * 现在只有3个长度的字符串，所以可以把reduce的个数设置为3
        * 有几个分区，就设置为几
        * */
      
      String key=arg0.toString();
      if(key.length()==1){
        return 1%arg2;
      }else if(key.length()==2){
        return 2%arg2;
      }else if(key.length()==3){
        return 3%arg2;
      }
     return  0;
    }      
   }

在运行Mapreduce程序时，只需在主函数里加入如下两行代码即可：

job.setPartitionerClass(PPartition.class);
job.setNumReduceTasks(3);//设置为3