Partitioner

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:
代码:

/** Partition keys by their {@link Object#hashCode()}. */
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;
  }

}

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


image.png

自己定制Partitioner

要求实现功能:
要求将手机号码按地区区分,分成五个区
示例:
有一些手机号,和流量使用情况:

1363157985066   13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC  120.196.100.82  i02.c.aliimg.com        24  27  2481    24681   200
1363157995052   13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC  120.197.40.4            4   0   264 0   200
1363157991076   13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC  120.196.100.99          2   4   132 1512    200
1363154400022   13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:CMCC  120.197.40.4            4   0   240 0   200
1363157993044   18211575961 94-71-AC-CD-E6-18:CMCC-EASY 120.196.100.99  iface.qiyi.com  视频网站    15  12  1527    2106    200
1363157995074   84138413    5C-0E-8B-8C-E8-20:7DaysInn  120.197.40.4    122.72.52.12        20  16  4116    1432    200
1363157993055   13560439658 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC  120.196.100.99          18  15  1116    954 200
1363157995033   15920133257 5C-0E-8B-C7-BA-20:CMCC  120.197.40.4    sug.so.360.cn   信息安全    20  20  3156    2936    200
1363157983019   13719199419 68-A1-B7-03-07-B1:CMCC-EASY 120.196.100.82          4   0   240 0   200
1363157984041   13660577991 5C-0E-8B-92-5C-20:CMCC-EASY 120.197.40.4    s19.cnzz.com    站点统计    24  9   6960    690 200
1363157973098   15013685858 5C-0E-8B-C7-F7-90:CMCC  120.197.40.4    rank.ie.sogou.com   搜索引擎    28  27  3659    3538    200
1363157986029   15989002119 E8-99-C4-4E-93-E0:CMCC-EASY 120.196.100.99  www.umeng.com   站点统计    3   3   1938    180 200
1363157992093   13560439658 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC  120.196.100.99          15  9   918 4938    200
1363157986041   13480253104 5C-0E-8B-C7-FC-80:CMCC-EASY 120.197.40.4            3   3   180 180 200
1363157984040   13602846565 5C-0E-8B-8B-B6-00:CMCC  120.197.40.4    2052.flash2-http.qq.com 综合门户    15  12  1938    2910    200
1363157995093   13922314466 000-FD-07-A2-EC-BA:CMCC  120.196.100.82  img.qfc.cn      12  12  3008    3720    200
1363157982040   13502468823 5C-000A0-050B0-060A0-000B-D4:CMCC-EASY 120.196.100.99  y0.ifengimg.com 综合门户    57  102 7335    110349  200
1363157986072   18320173382 84-25-DB-4F-10-1A:CMCC-EASY 120.196.100.99  input.shouji.sogou.com  搜索引擎    21  18  9531    2412    200
1363157990043   13925057413 00-1F-64-E1-E6-9A:CMCC  120.196.100.55  t3.baidu.com    搜索引擎    69  63  11058   48243   200
1363157988072   13760778710 00-FD-07-A4-7B-08:CMCC  120.196.100.82          2   2   120 120 200
1363157985066   13726238888 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC  120.196.100.82  i02.c.aliimg.com        24  27  2481    24681   200
1363157993055   13560436666 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC  120.196.100.99          18  15  1116    954 200

Partitioner

package com.neusoft;

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


import java.util.HashMap;

public class FlowPartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
   private static HashMap<String, Integer> typeMap = new HashMap<String, Integer>();
   static {
       typeMap.put("135",0);
       typeMap.put("136",1);
       typeMap.put("137",2);
       typeMap.put("138",3);
   }

   @Override
   public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int i) {
       String sub = text.toString().substring(0, 3);
       Integer o = (Integer) typeMap.get(sub);
       return o==null?4:o;
   }
}

Driver部分代码:
追加

job.setNumReduceTasks(5);
        job.setPartitionerClass(FlowPartitioner.class);
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,560评论 4 361
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,104评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,297评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,869评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,275评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,563评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,833评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,543评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,245评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,512评论 2 244
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,011评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,359评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,006评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,062评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,825评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,590评论 2 273
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,501评论 2 268

推荐阅读更多精彩内容