Hadoop中Partition解析

1.解析Partition

Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。

Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已。Mapper最终处理的键值对，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，有相同key的键/值对会送到同一个Reducer那。哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partitioner规定的。它只有一个方法，

[java] view
plaincopy

getPartition(Text key, Text value, int numPartitions)

输入是Map的结果对和Reducer的数目，输出则是分配的Reducer（整数编号）。就是指定Mappr输出的键值对到哪一个reducer上去。系统缺省的Partitioner是HashPartitioner，它以key的Hash值对Reducer的数目取模，得到对应的Reducer。这样保证如果有相同的key值，肯定被分配到同一个reducre上。如果有N个reducer，编号就为0,1,2,3……(N-1)。

Reducer是所有用户定制Reducer类的基类，和Mapper类似，它也有setup，reduce，cleanup和run方法，其中setup和cleanup含义和Mapper相同，reduce是真正合并Mapper结果的地方，它的输入是key和这个key对应的所有value的一个迭代器，同时还包括Reducer的上下文。系统中定义了两个非常简单的Reducer，IntSumReducer和LongSumReducer，分别用于对整形/长整型的value求和。

Reduce的结果，通过Reducer.Context的方法collect输出到文件中，和输入类似，Hadoop引入了OutputFormat。OutputFormat依赖两个辅助接口：RecordWriter和OutputCommitter，来处理输出。RecordWriter提供了write方法，用于输出和close方法，用于关闭对应的输出。OutputCommitter提供了一系列方法，用户通过实现这些方法，可以定制OutputFormat生存期某些阶段需要的特殊操作。我们在TaskInputOutputContext中讨论过这些方法（明显，TaskInputOutputContext是OutputFormat和Reducer间的桥梁）。OutputFormat和RecordWriter分别对应着InputFormat和RecordReader，系统提供了空输出NullOutputFormat（什么结果都不输出，NullOutputFormat.RecordWriter只是示例，系统中没有定义），LazyOutputFormat（没在类图中出现，不分析），FilterOutputFormat（不分析）和基于文件FileOutputFormat的SequenceFileOutputFormat和TextOutputFormat输出。

基于文件的输出FileOutputFormat利用了一些配置项配合工作，包括:

mapred.output.compress：是否压缩；

mapred.output.compression.codec：压缩方法；

mapred.output.dir：输出路径；

mapred.work.output.dir：输出工作路径。

FileOutputFormat还依赖于FileOutputCommitter，通过FileOutputCommitter提供一些和Job，Task相关的临时文件管理功能。如FileOutputCommitter的setupJob，会在输出路径下创建一个名为_temporary的临时目录，cleanupJob则会删除这个目录。

SequenceFileOutputFormat输出和TextOutputFormat输出分别对应输入的SequenceFileInputFormat和TextInputFormat。

2.代码实例

[java] view
plaincopy

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;

import java.util.*;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.conf.*;

import org.apache.hadoop.io.*;

import org.apache.hadoop.mapred.*;

import org.apache.hadoop.util.*;

//Partitioner函数的使用

public class MyPartitioner {

// Map函数

public static class MyMap extends MapReduceBase implements

Mapper {

public void map(LongWritable key, Text value,

OutputCollector output, Reporter reporter)

throws IOException {

String[] arr_value = value.toString().split("\t");

//测试输出

// for(int i=0;i

// {

// System.out.print(arr_value[i]+"\t");

// }

// System.out.print(arr_value.length);

// System.out.println();

Text word1 = new Text();

Text word2 = new Text();

if (arr_value.length > 3) {

word1.set("long");

word2.set(value);

} else if (arr_value.length < 3) {

word1.set("short");

word2.set(value);

} else {

word1.set("right");

word2.set(value);

}

output.collect(word1, word2);

}

}

public static class MyReduce extends MapReduceBase implements

Reducer {

public void reduce(Text key, Iterator values,

OutputCollector output, Reporter reporter)

throws IOException {

int sum = 0;

System.out.println(key);

while (values.hasNext()) {

output.collect(key, new Text(values.next().getBytes()));

}

}

}

// 接口Partitioner继承JobConfigurable，所以这里有两个override方法

public static class MyPartitionerPar implements Partitioner {

@Override

public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {

// TODO Auto-generated method stub

int result = 0;

System.out.println("numPartitions--" + numPartitions);

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;

}

System.out.println("result--" + result);

return result;

}

@Override

public void configure(JobConf arg0)

{

// TODO Auto-generated method stub

}

}

//输入参数：/home/hadoop/input/PartitionerExample /home/hadoop/output/Partitioner

public static void main(String[] args) throws Exception {

JobConf conf = new JobConf(MyPartitioner.class);

conf.setJobName("MyPartitioner");

//控制reducer数量，因为要分3个区，所以这里设定了3个reducer

conf.setNumReduceTasks(3);

conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);

conf.setMapOutputValueClass(Text.class);

//设定分区类

conf.setPartitionerClass(MyPartitionerPar.class);

conf.setOutputKeyClass(Text.class);

conf.setOutputValueClass(Text.class);

//设定mapper和reducer类

conf.setMapperClass(MyMap.class);

conf.setReducerClass(MyReduce.class);

conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);

conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

JobClient.runJob(conf);

}

}