MapReduce分区将结果输出到多个文件

浅浅的花香味﹌ 2022-05-18 01:19 247阅读 0赞

首先自定义分区规则类

/**
    	 * Partitioner
    	 */
    	public static class StepToolPartitioner extends Partitioner<Text, Text>{
    		private static Map<String, Integer> accountMap = new HashMap<String, Integer>();
    		static{
    			accountMap.put("LATELY", 0);
    			accountMap.put("TRUE", 0);
    			accountMap.put("FALSE", 1);
    		}
    		
    		@Override
    		public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
    			String keyString[] = key.toString().split("\\|");
    			Integer part = accountMap.get(keyString[1]);
    			if(part==null){
    				part=0;
    			}
    			return part;
    		}
    		
    	}

在MapReduce Main方法中设置：

job.setPartitionerClass(StepToolPartitioner.**class**);

job.setNumReduceTasks(2);//根据上述return part有几个类型的reduce就要设置几个Task(*accountMap**中的**value**只有**0**或**1**，所以是**2**个*)。

所需jar包：

commons-beanutils-1.8.0.jar

commons-cli-1.2.jar

commons-collections-3.2.2.jar

commons-configuration-1.6.jar

commons-httpclient-3.1.jar

commons-io-2.4.jar

commons-lang-2.6.jar

commons-logging-1.1.3.jar

ezmorph-1.0.6.jar

guava-11.0.2.jar

hadoop-auth-2.7.2.jar

hadoop-common-2.7.2.jar

hadoop-hdfs-2.7.2.jar

hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar

htrace-core-3.1.0-incubating.jar

httpclient-4.3.2.jar

httpcore-4.3.2.jar

json-lib-2.4-jdk15.jar

log4j-1.2.17.jar

ojdbc6.jar

protobuf-java-2.5.0.jar

servlet-api-2.5.jar

slf4j-api-1.7.10.jar

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