MapReduce之Partition的使用与分析

Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求：

1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。

2）效率，分配速度一定要快。

Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner。除了这个mapreduce还提供了3种partitioner。如下图所示：

HashPartitioner计算方法是：

which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks，得到当前的目的reducer。

定义自己Partitioner

定义自己的分区也很简单，只需要继承Partitioner类就可以，并且实现getPartition方法。

这里需要注意的是<ReadPosBean, SAMRecordWritable>这里的key和value指的是map输出的key和value数据类型

    public static class NewPartitioner extends Partitioner<ReadPosBean, SAMRecordWritable>{

        @Override

        public int getPartition(ReadPosBean key, SAMRecordWritable value, int numPartitions) {

            int n = key.getPos()/reduceInterval;

            return n;

        }

        

    }

使用自定义的Partitioner更简单

        

        //设置partition

        job.setPartitionerClass(NewPartitioner.class);

除了需要为job指定其Partitioner之外，还需要设置reduce的个数，而且reduce的个数必须大于等于分区的个数，否则会出错。

        job.setNumReduceTasks(5);

我这里分区为5，reduce的个数也为5.