给个营销型网站/北京seo优化外包

MapReduce功能实现系列：
      MapReduce功能实现一—Hbase和Hdfs之间数据相互转换
      MapReduce功能实现二—排序
      MapReduce功能实现三—Top N
      MapReduce功能实现四—小综合(从hbase中读取数据统计并在hdfs中降序输出Top 3)
      MapReduce功能实现五—去重(Distinct)、计数(Count)
      MapReduce功能实现六—最大值(Max)、求和(Sum)、平均值(Avg)
      MapReduce功能实现七—小综合(多个job串行处理计算平均值)
      MapReduce功能实现八—分区(Partition)
      MapReduce功能实现九—Pv、Uv
      MapReduce功能实现十—倒排索引(Inverted Index)
      MapReduce功能实现十一—join
 

一、背景

  在Hadoop的MapReduce过程中，每个map task处理完数据后，如果存在自定义Combiner类，会先进行一次本地的reduce操作，然后把数据发送到Partitioner，由Partitioner来决定每条记录应该送往哪个reducer节点，默认使用的是HashPartitioner，其核心代码如下：

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;}}

上面的getPartition函数的作用：

1. 获取key的哈希值
2. 使用key的哈希值对reduce任务数求模
3. 这样做的目的是可以把(key,value)对均匀的分发到各个对应编号的reduce task节点上，达到reduce task节点的负载均衡。

上面的代码只是实现了(key,value)键值对的均匀分布，但是无法实现如下需求：

1. 假设输入的数据文件有4个，里面包含各个部门各个季度的销售额
2. 使用mapreduce程序进行统计各个部门全年销售额，同时每个部门对应一个输出文件

  由于输出的文件是区分数据类型的（部门类型），所以这个时候就需要我们自定义partition，分别把各个部门的数据分发到各自的reduce task上。

  在面试的时候我能够以WorldCount为例将MapReduce的过程说清楚，但是面试官可能会问如何把想要的数据放到一个reduce中呢？一开我还有点懵，后来面试结束后觉得这是在问自定义分区啊。（在hive中可以通过distribute by实现）
 

二、自定义分区

  自定义分区很简单，我们只需要继承抽象类Partitioner，重写getPartition方法即可，另外还要给任务设置分区：job.setPartitionerClass()，就可以了。

注意：自定义分区的数量需要和reduce task的数量保持一致。设置分区数：job.setNumReduceTasks(3);

1.模拟数据：

[hadoop@h71 q1]$ vi aa.txt 
aa 1 2
bb 2 22
cc 11
dd 1
ee 99 99999
ff 12 23123
注意：这里的分隔符是/t（Tab键）而不是空格
[hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -put aa.txt /input

2.java代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;  public class MyPartitioner {  public static class MyPartitionerMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)  throws java.io.IOException, InterruptedException {  String arr_value[] = value.toString().split("\t");  if (arr_value.length > 3) {  context.write(new Text("long"), value);  } else if (arr_value.length < 3) {  context.write(new Text("short"), value);  } else {  context.write(new Text("right"), value);  }  }  }  /** * partitioner的输入就是map的输出 */  public static class MyPartitionerPar extends Partitioner<Text, Text> {  @Override  public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {  int result = 0;  /*********************************************************************/  /***key.toString().equals("long")  must use toString()!!!!  ***/  /***开始的时候我没有用 ，导致都在一个区里，结果也在一个reduce输出文件中。  ***/  /********************************************************************/  if (key.toString().equals("long")) {  result = 0 % numPartitions;  } else if (key.toString().equals("short")) {  result = 1 % numPartitions;  } else if (key.toString().equals("right")) {  result = 2 % numPartitions;  }  return result;  }  }  public static class MyPartitionerReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {  protected void reduce(Text key, java.lang.Iterable<Text> value, Context context) throws java.io.IOException,  InterruptedException {  for (Text val : value) {  context.write(key, val);  //context.write(key, val);  }  }  }  public static void main(String[] args) throws Exception {  Configuration conf = new Configuration();  String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();  if (otherArgs.length != 2) {  System.err.println("Usage: MyPartitioner <in> <out>");  System.exit(2);  }conf.set("mapred.jar","mp1.jar");Job job = new Job(conf, "MyPartitioner");  job.setNumReduceTasks(3);  job.setJarByClass(MyPartitioner.class);  job.setMapperClass(MyPartitionerMap.class);  job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  job.setMapOutputValueClass(Text.class);  job.setPartitionerClass(MyPartitionerPar.class);  job.setReducerClass(MyPartitionerReduce.class);  job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);  job.setOutputValueClass(Text.class);  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  }  
}  

3.执行：

[hadoop@h71 q1]$ /usr/jdk1.7.0_25/bin/javac MyPartitioner.java 
[hadoop@h71 q1]$ /usr/jdk1.7.0_25/bin/jar cvf xx.jar MyPartitioner*class
[hadoop@h71 q1]$ hadoop jar xx.jar MyPartitioner /input/aa.txt /output

4.查看数据：

[hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -lsr /output
rw-r--r--   2 hadoop supergroup          0 2017-03-18 22:55 /output/_SUCCESS
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup         36 2017-03-18 22:55 /output/part-r-00000
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup         23 2017-03-18 22:55 /output/part-r-00001
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup         27 2017-03-18 22:55 /output/part-r-00002[hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -cat /output/part-r-00000
long    ff      12      23      123
long    ee      99      99      999
[hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -cat /output/part-r-00001
short   dd      1
short   cc      11
[hadoop@h71 q1]$ hadoop fs -cat /output/part-r-00002
right   bb      2       22
right   aa      1       2