在Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle.

Map方法输出的数据会获得对应的分区,进入环形缓冲区(缓冲区一半写索引,另一半写数据)。数据达到缓冲区的80%会发生溢写。在溢写之前会对key索引进行快排(按照数据字典),最后对分区进行归并排序。在归并后还可进行对数据的压缩,帮助将数据写入磁盘中。

Partition分区

要求将统计结果按照条件输出到不同的文件中(分区)。比如手机号按照归属地不同身份输出到不同文件中(分区)

源码分析

  以wordCount

在driver中添加代码

  

instance.setNumReduceTasks(2);

在mapper中的context.write()方法打断点

进入最后的write()方法里,collector就是环形缓冲区,然后进去参数里的方法

进入获得分区的方法 getPartition()

public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}

这个方法是设置的默认分区,根据key的hashCode对ReduceTask个数取模得到的,用户没法控制那个key存储到分区中。

自定义Partitioner步骤:

  定义类继承Partitioner,重写getPartitioner()方法

  在job驱动中设置定义的partitioner.

  设置reducetask的数量。

自定义设置分区案例

package com.rsh.mapreduce.partitioner2;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text,FlowBean>{
@Override
public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) { int partition;
String phone = text.toString();
String prePhone = phone.substring(0, 3); if("136".equals(prePhone)){
partition = 0;
} else if ("137".equals(prePhone)) {
partition = 1;
}else if ("138".equals(prePhone)) {
partition = 2;
}else if ("139".equals(prePhone)) {
partition = 3;
}else {
partition = 4;
} return partition;
} }
package com.rsh.mapreduce.partitioner2;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
//获取job对象
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration); //关联本driver类
job.setJarByClass(FlowDriver.class); //关联Mapper、Reducer类
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class); //设置Map的outKV类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class); //设置程序最终输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class); job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class); job.setNumReduceTasks(5); //设置程序的输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:\\hadoopMR\\MRInput\\flow.txt"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:\\hadoopMR\\MROutput5")); //提交job
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}

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