程序员最近都爱上了这个网站  程序员们快来瞅瞅吧！  it98k网:it98k.com

我们在编码步骤那章简单介绍了一下分区。

其实通俗来说，分区就是根绝K的某个特征属性（可能是大小、长度以及尾号等等），将K的数据写到不同的文件里。

比如我们根据ID来分区，我们可以根据尾号来分10个文件。

有几个分区就有几个Reduce Task。

实现分区案例：

我们根据hdfs文件中的这个字段大小进行分区，大于15的一个区，小于15的一个区，最终有两个out文件。

目录结构：

Mapper：

package partitiondemo;
 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 
import java.io.IOException;
 
 
/**
 * 传入四个参数，第一个参数是这一行的起始点在文件中的偏移量 第二个就是读取到的内容
 * 第三个 第四个 是我们输出的K2 V2类型
 * 思路：将文本内容作为K2。 V2直接为空
 */
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //value 直接写入空值
        context.write(value, NullWritable.get());
    }
}

Partitioner：

package partitiondemo;
 
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
 
/**
 * 这里的两个参数就是map的K2 V2
 */
public class MyPartitioner  extends Partitioner<Text, NullWritable> {
 
    @Override
    public int getPartition(Text text, NullWritable nullWritable, int i) {
        //取出根据数值分区的那个值
        String num = text.toString().split("\t")[5];
 
        //分区
        if(Integer.parseInt(num)>15){
            return 1;
        }else {
            return 0;
        }
    }
}

Reducer：

package partitiondemo;
 
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
import java.io.IOException;
 
/**
 * 没有处理
 */
public class MyReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key,NullWritable.get());
    }
}
 

Main：

package partitiondemo;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
 
public class ReducerMain {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //创建job
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration, "my-partition");
        //指定job所在jar包
        job.setJarByClass(ReducerMain.class);
        //指定文件读取方式 路径
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.40.150:9000/test.txt"));
        //指定mapper
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //指定自定义分区类
        job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
 
        //指定reducer
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
 
        //设置分区个数 我们是两个reducer
        job.setNumReduceTasks(2);
        //指定输出方式类以及输出路径 目录必须不存在
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.40.150:9000/lgy_test/res"));
        //将job提交到yarn集群
        boolean bl = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(bl?0:1);
 
    }
}

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40771567/article/details/117745451