黑猴子的家：partition分区

将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：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、默认partition分区

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

默认分区是根据key的hashCode对reduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个分区。

2、自定义Partitioner步骤

（1）自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法

    public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
    @Override
    public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
        // 1 获取电话号码的前三位
        String preNum = key.toString().substring(0, 3);
        
        int partition = 4;
        
        // 2 判断是哪个省
        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;
        }
        return partition;
    }
}

（2）在job驱动中，设置自定义partitioner

job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)

（3）自定义partition后，要根据自定义partitioner的逻辑设置相应数量的reduce task

job.setNumReduceTasks(5);

3、注意：

如果reduceTask的数量> getPartition的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx；
如果1<reduceTask的数量<getPartition的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception；
如果reduceTask的数量=1，则不管mapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个reduceTask，最终也就只会产生一个结果文件 part-r-00000；
例如：假设自定义分区数为5，则
（1）job.setNumReduceTasks(1);会正常运行，只不过会产生一个输出文件
（2）job.setNumReduceTasks(2);会报错
（3）job.setNumReduceTasks(6);大于5，程序会正常运行，会产生空文件

4、案例实操

后面续写... ...