Hadoop: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<key,
value>，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，

getPartition(Text key, Text value, int numPartitions)  

输入是Map的结果对<key, value>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<key,
value>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

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.*;  

  

/** 

 * 输入文本，以tab间隔 

 * kaka    1       28 

 * hua     0       26 

 * chao    1 

 * tao     1       22 

 * mao     0       29      22 

 * */  

  

//Partitioner函数的使用  

  

public class MyPartitioner {  

    // Map函数  

    public static class MyMap extends MapReduceBase implements  

            Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  

        public void map(LongWritable key, Text value,  

                OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)  

                throws IOException {  

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

            //测试输出  

//          for(int i=0;i<arr_value.length;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<Text, Text, Text, Text> {  

        public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,  

                OutputCollector<Text, Text> 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<Text, Text> {  

        /** 

         * getPartition()方法的 

         * 输入参数：键/值对<key,value>与reducer数量numPartitions 

         * 输出参数：分配的Reducer编号，这里是result 

         * */  

        @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);  

    }  

}