Hadoop学习笔记—9.Partitioner与自定义Partitioner

Hadoop学习笔记—9.Partitioner与自定义Partitioner

一、初步探索Partitioner

1.1 再次回顾Map阶段五大步骤

　　在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步凑，其中在Map阶段总共五个步骤，如下图所示：

　　其中，step1.3就是一个分区操作。通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并。哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partitioner规定的。在一些集群应用中，例如分布式缓存集群中，缓存的数据大多都是靠哈希函数来进行数据的均匀分布的，在Hadoop中也不例外。

1.2 Hadoop内置Partitioner

　　MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量（R）。用户在中间key上使用分区函数来对数据进行 分区，之后在输入到后续任务执行进程。一个默认的分区函数式使用hash方法（比如常见的：hash(key) mod R）进行分区。hash方法能够产生非常平衡的分区，鉴于此，Hadoop中自带了一个默认的分区类HashPartitioner，它继承了 Partitioner类，提供了一个getPartition的方法，它的定义如下所示：

/** Partition keys by their {@link Object#hashCode()}. */
public class HashPartitioner extends Partitioner { /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) { return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks; } }

　　现在我们来看看HashPartitoner所做的事情，其关键代码就一句：(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks; 

　　这段代码实现的目的是将key均匀分布在Reduce Tasks上，例如：如果Key为Text的 话，Text的hashcode方法跟String的基本一致，都是采用的Horner公式计算，得到一个int整数。但是，如果string太大的话这 个int整数值可能会溢出变成负数，所以和整数的上限值Integer.MAX_VALUE（即0111111111111111）进行与运算，然后再对 reduce任务个数取余，这样就可以让key均匀分布在reduce上。 

二、自己定制Partitioner

　　大部分情况下，我们都会使用默认的分区函数HashPartitioner。但有时我们又有一些特殊的应用需求，所以我们需要定制Partitioner来完成我们的业务。这里以第五篇—自定义数据类型处理手机上网日志为例，来对其中的日志内容做一个特殊的分区：

　　从上图中我们可以发现，在第二列上并不是所有的数据都是手机号（例如：84138413并不是一个手机号），我们任务就是在统计手机流量时，将手机号码和非手机号输出到不同的文件中。

2.1 自定义KpiPartitioner

    /*
     * 自定义Partitioner类
     */
    public static class KpiPartitioner extends Partitioner { @Override public int getPartition(Text key, KpiWritable value, int numPartitions) { // 实现不同的长度不同的号码分配到不同的reduce task中 int numLength = key.toString().length(); if (numLength == 11) { return 0; } else { return 1; } } }

　　这里按手机和非手机号码的区分是按该字段的长度来划分，如果是11位则为手机号。接下来，就是重新修改run方法中的代码：设置为打包运行，设置Partitioner为KpiPartitioner，设置ReducerTask的个数为2；

    public int run(String[] args) throws Exception {
        // 首先删除输出目录已生成的文件 FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), getConf()); Path outPath = new Path(OUTPUT_PATH); if (fs.exists(outPath)) { fs.delete(outPath, true); } // 定义一个作业 Job job = new Job(getConf(), "MyKpiJob"); // 分区需要设置为打包运行 job.setJarByClass(MyKpiJob.class); // 设置输入目录 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(INPUT_PATH)); // 设置自定义Mapper类 job.setMapperClass(MyMapper.class); // 指定的类型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(KpiWritable.class); // 设置Partitioner job.setPartitionerClass(KpiPartitioner.class); job.setNumReduceTasks(2); // 设置Combiner job.setCombinerClass(MyReducer.class); // 设置自定义Reducer类 job.setReducerClass(MyReducer.class); // 指定的类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputKeyClass(KpiWritable.class); // 设置输出目录 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH)); // 提交作业 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); return 0; }

注意：分区的例子必须要设置为打成jar包运行！

2.2 打成jar包并在Hadoop中运行

　　（1）通过Eclipse导出jar包

　　（2）通过FTP上传到Linux中，可以使用各种FTP工具，我一般使用XFtp。

　　（3）通过Hadoop Shell执行jar包中的程序

　　

　　（4）查看执行结果文件：

　　首先是part-r-00000，它展示了手机号码的统计结果

　　然后是part-r-00001，它展示了非手机号码的统计结果

　　（5）通过Web接口验证Partitioner的运行：通过访问http://hadoop-master:50030

　　①是否有2个Reduce任务？

　　从图中可以看出，总共有2个Reduce任务；

　　②Reduce输出结果是否一致？

　　手机号码有20条记录，一致！

　　非手机号码只有1条记录，一致！

总结：分区Partitioner主要作用在于以下两点

（1）根据业务需要，产生多个输出文件；

（2）多个reduce任务并发运行，提高整体job的运行效率

参考资料

（1）吴超，《深入浅出Hadoop》：http://115.28.208.222/

（2）万川梅、谢正兰，《Hadoop应用开发实战详解（修订版）》：http://item.jd.com/11508248.html

（3）Suddenly，《Hadoop日记Day17-分区》：http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4009568.html

（4）三劫散仙，《如何使用Hadoop中的Partitioner》：http://qindongliang.iteye.com/blog/2043136

 

作者：周旭龙

出处：http://edisonchou.cnblogs.com/

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