MapRed编程自定义Partitioner

接着
mapreduce–使用自定义类做value
继续做实验，这次试一试Partitioner的效果。
根据之前实验的数据，key值是数据中第二列的电话号码，我想把它们根据运营商不同分到不同的组，也即以13,15,18，以及其他开头的号码分别分到一组中。
那么我应该加一个Partitioner控制shuffle阶段的分组过程。

• MyPartitioner扩展Partitioner类 Partitioner类的范形参数K,V和Mapper的输出参数是一致的
• 需要重载getPartition函数，它的参数分别为Mapper的输出参数以及Reducer的数目
• getPartition函数返回的int值便是它处理的键值对Key,Value所分配到的Reducer序号
• 我设置了4个Reducer，所以可以使用的Reducer序号依次为0,1,2,3
• 我使用了一个静态的Map,注意Map里边的泛型参数是Integer，不能为int的；Map是虚拟类，所以创建实例的时候也不能创建Map，而应该创建具体类比如HashMap；静态成员变量的初始化方式用static{…}来处理

public static class MyPartitioner extends Partitioner<Text, MyData>{        //        private static Map<String, Integer> myMap = new HashMap<String, Integer>();        static{            myMap.put("13", 1);            myMap.put("15", 2);            myMap.put("18", 3);        }        @Override        public int getPartition(Text key, MyData value, int numPartitions) {            // TODO Auto-generated method stub            String strKey = key.toString();            String prefix = strKey.substring(0, 2);            int retPartition = 0;            if (myMap.containsKey(prefix)){                retPartition = myMap.get(prefix);            }            return retPartition;        }    }public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {        // TODO Auto-generated method stub              Configuration conf = new Configuration();        Job job = new Job(conf, "Test1");        job.setJarByClass(HadoopTest1.class);        //注意设置Reducer的数目        job.setNumReduceTasks(4);        job.setMapperClass(HadoopTest1Mapper.class);        //设置Partitioner的类           job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);        job.setReducerClass(HadoopTest1Reducer.class);        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);        job.setOutputKeyClass(Text.class);        job.setOutputValueClass(MyData.class);        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));        job.waitForCompletion(true);    }

如果是在单机伪分布式情况下进行实验，不管Reducer数目设置为多少，实际上都只有一个。所以必须要在集群上进行实验才能看到效果。
首先将数据上传到集群中，并登陆集群账号，此时ls显示的内容便是集群账号的本地文件系统，此时数据不在hdfs里边！

所以要把HTTP.dat数据上传到hdfs目录下，不过，为什么jar文件不需要上传呢？

查看hdfs里边的目录，可以看到文件已经上传到hdfs里边了。

执行hadoop jar命令运行程序，因为在生成jar包的时候已经设置了主类，所以此时
hadoop jar parTest.jar 后面不需要接主类的名字，可以直接跟输入输出参数了。输入输出都是在hdfs里边进行的！
输出参数的起名有点问题，虽然我写的是parTest.result，看起来是个文件，但实际上它是个目录啦。

查看结果目录，可以看到对于每个Reducer，都生成了一个相应的part-r-0000x。

依次查看每个Reducer的结果，可以看到它们确实按照我的Partitioner进行了划分啦！