Hadoop基础二十：Shuffle机制一

1 Shuffle机制

 

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如图4-14所示。

 

 

2 Partition分区

 

 

 

 

 

 

3 Partition分区案例实操

1．需求

将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）

（1）输入数据

 

 

（2）期望输出数据

手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。

 

2．需求分析

 

 

3．在案例2.4的基础上，增加一个分区类

 

package com.atguigu.mapreduce.flowsum;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

    @Override
    public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {

        // 1 获取电话号码的前三位
        String preNum = key.toString().substring(0, 3);
        
        int partition = 4;
        
        // 2 判断是哪个省
        if ("136".equals(preNum)) {
            partition = 0;
        }else if ("137".equals(preNum)) {
            partition = 1;
        }else if ("138".equals(preNum)) {
            partition = 2;
        }else if ("139".equals(preNum)) {
            partition = 3;
        }

        return partition;
    }
}

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4．在驱动函数中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

 

package com.atguigu.mapreduce.flowsum;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class FlowsumDriver {

    public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置
        args = new String[]{"e:/output1","e:/output2"};

        // 1 获取配置信息，或者job对象实例
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 2 指定本程序的jar包所在的本地路径
        job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);

        // 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);

        // 4 指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        // 5 指定最终输出的数据的kv类型
        job.setoutputKeyClass(Text.class);
        job.setoutputValueClass(FlowBean.class);

        // 8 指定自定义数据分区
        job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

        // 9 同时指定相应数量的reduce task
        job.setNumReduceTasks(5);
        
        // 6 指定job的输入原始文件所在目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setoutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

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