對於hdfs中儲存的乙個檔案，要進行map處理前，需要將它切分成多個塊，才能分配給不同的maptask去執行。分片的數量等於啟動的maptask的數量。預設情況下，分片的大小就是hdfs的blocksize。
blocksize預設大小128m。
可通過設定minsize和maxsize來設定分片的大小。
ps:分片的大小直接影響到maptask的數量，可根據實際的業務需求來調整分片的大小。
在reduce過程中，可以根據實際需求，把map完的資料reduce到不同的檔案中。可通過setnumreducetasks來設定分割槽的個數。
預設mapreduce使用hashpartitioner來進行分割槽。但有時，會造成資料傾斜，那麼我們可以自定義分割槽演算法。
//將小於等於3的key放在乙個分割槽
//等於6的放到乙個分割槽
//剩下其它的放到乙個分割槽
public
class
mypartitioner
extends
partitioner
else
if(key ==6)
else}}
job.
setnumreducetasks(3
);//設定分割槽的個數
job.
setpartitionerclass
(mypartitioner.
class);
//使用自定義分割槽演算法
也可以自定義分組演算法。
//將left相等的key放在同乙個組
public
class
mygroup
extends
writablecomparator
@override
public
intcompare
(writablecomparable a, writablecomparable b)
}job.
setgroupingcomparatorclass
(mygroup.
class);
//使用自定義分組演算法
mapreduce是基於hdfs的分布式計算框架，將大量資料分布到不同的機器上去分別計算最後彙總。把各個環節搞清楚，根據實際的業務需求，再來分析在那個環節進行處理。
如果有任何問題，或者有什麼想法，隨時聯絡我，大家一起交流，共同進步。
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2020 7 26 功能 按照條件將結果輸入到不同的檔案中 實現步驟 自定義排序規則繼承partitioner類，重寫getpartition 方法 在job驅動driver中設定自定義排序規則 在driver中根據分割槽數，設定reducetask數 分割槽數和reducetask關係 如果red...