Hadoop_MapReduce_Partition分区案例实操

目录

1.需求

2.需求分析

3.代码

（1）在之前的序列化案例实操的基础上，增加一个分区类

（2） 在driver类中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

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1.需求

将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）

（1）输入数据：txt文件

（2）期望输出数据：

手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。

2.需求分析

在之前的序列化案例实操上进行修改。

3.代码

（1）在之前的序列化案例实操的基础上，增加一个分区类

public class ProvincePartitioner extends Partitioner {
    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int i) {
        //test是手机号

        String phone = text.toString();

        //取前三位，substring(0,3)包含左边，不包含右边
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        int partition;
        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 = 4;
        }else{
            partition = 5;
        }

        return partition;
    }
}

（2） 在driver类中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(6);

        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("D:\\code\\Hadoop\\input\\inputflow"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("D:\\code\\Hadoop\\output55555"));

        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result? 0:1);
    }

}