菜鸟先飞之Mapreduce（二）——combiner类、Partitioner

combiner类

combiner是用来优化Mapreduce的，它可以提高Mapreduce的运行效率。在MapReduce作业运行过程中，通常每一个Map都会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是在Map端对输出结果先做一次合并，以减少传输到Reduce端的数据量。

在上一个博客里我们使用MapReduce实现了词频统计，接下来，我们使用combiner进行下优化

1、新建一个WCCombiner类，代码直接复制WCReduce,中的代码就行，原因呢，很简单，因为combiner只有在数据大的时候其优势才能显示出来，我们这里的使用combiner就和reduce效果一致

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WCConbiner extends Reducer  {
    //创建输出的v对象
    IntWritable v = new IntWritable();
    //用来求和
    int sum = 0;

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //reduce 端接受到的类型大概是这样的 (wish,(1,1,1,1,1,1))
        //对迭代器进行累加求和
        for (IntWritable count : values) {
            sum += count.get();
        }
        //将key value 进行写出
        v.set(sum);
        context.write(key,v);
    }
}

2、修改WCDriver中的代码 新增： job.setCombinerClass(WCConbiner.class);

3、删除之前运行程序生成的output包，再次运行即可

 

Partitoner类

Paritioner的功能是在Map对key进行分区，它也是MapReduce另一个优化组件。Map端最终处理的对需要发送到Reduce端去合并，合并的时候，相同分区的对会被分配到同一个Reduce上，这个分配过程就是由Partitioner决定的。

在上一个博客里我们使用MapReduce将用户的手机号码和访问量进行了统计，现在，我们继续使用这个素材，将用户的手机号根据区号进行分区，以存放在不同的文件中；

1、新建一个ProvincePartitioner类，继承Partitioner  重写 getPartition方法

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

//继承 Partitioner 实现抽象方法
public class ProvincePartitioner extends Partitioner {
    @Override
    //值得注意的是，这个方法是有返回值的
    public int getPartition(Text key, FlowBean flowBean, int i) {
        //1、取出手机号前三位
        String preNum = key.toString().substring(0,3);
        int partition = 4;

        //2、判断属于哪个省的，返回分区号 这里是分了五个区
        if ("136".equals(preNum)){
            partition = 0;
        }else if("137".equals(preNum)){
            partition = 1;
        }else if ("138".equals(preNum)){
            partition = 2;
        }else if ("139".equals(preNum)){
            partition = 3;
        }
        //其他问分区的自动分到第五个区
        return  partition;
    }
}

2、接下来就简单了，新建一个名为PartitionerDriver的类

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 PartioneDirver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //创建配置文件
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "flowCount");

        //设置jar的位置
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);


        //设置map和reduce的位置
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //设置分区的位置
        job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

        //设置分区的数量
        //reduce的数量最好是等于分区的数量 如果等于一 最终生成一个分区
        //如果大于五，多余的分区会有空白文件
        //如果小于五，则会报错
        job.setNumReduceTasks(5);//之前分了五区，最好是相等


        //设置map输出的key,value类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        //设置key输出的key,value类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        //设置输入输出的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("file:///D:\\Idea\\Mapreduce\\input"));
        //FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("file:///D:\\Idea\\Mapreduce\\output\\partitionerout"));
       //FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        //提交程序运行
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result? 0 : 1);
    }
}

 3、运行成功，显示结果