1. 本文讲讲Hadoop的mapreduce之分区Partitioner

1.1默认情况下MR输出文件个数

在默认情况下，不管map阶段有多少个并发执行task,到reduce阶段，所有的结果都将有一个reduce来处理，并且最终结果输出到一个文件中。
默认分区

1.2 修改reducetask个数

在MapReduce程序的驱动类中，通过job提供的方法，可以修改reducetask的个数。
修改分区
就可以得到六个分区
六个分区结果

1.3 数据量

这个是等会用到的数据量可以下载供参考
链接：https://pan.baidu.com/s/1wByTj5jzKuQmQ9HpBWq00Q
提取码：rdcv

2. 程序代码

2.1 StatePartitioner程序

package com.niit.covid.MeiTuanstater;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

import java.util.HashMap;

/**
 * @author:严同学
 * @date: 2022年08月12日 14:55
 * @desc:
 */
public class StatePartitioner extends Partitioner<Text,Text> {

    //模拟美国各州的数据字典，实际中可以从redis进行读取加载，如果数据量不大，也可以创建数据集合保存
    public static HashMap<String,Integer> stateMap= new HashMap<String, Integer>();
    static {
        stateMap.put("广西壮族自治区",0);
        stateMap.put("广东省",1);
        stateMap.put("云南省",2);
        stateMap.put("湖南省",3);
        stateMap.put("贵州省",4);
    }

    /**
     *  todo 自定义分区器中分区规则的实现方法  只要getPartition返回的int一样，数据就会被分到同一个分区
     *  所谓同一个分区指的是数据到同一个reducetask处理
     *  k：state省份 -------字符串===Text
     *  v：这一行内容  -------字符串整体，无需封装==Text
     */
    @Override
    public int getPartition(Text key, Text value, int i) {
        Integer code = stateMap.get(key.toString());  //
        if(code !=null ){
            return code;
        }else{
            return 5;// 其他省份 放到 第六个分区文件
        }

    }
}

2.2 mapper程序

package com.niit.covid.MeiTuanstater;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * @author:严同学
 * @date: 2022年08月12日 15:07
 * @desc:
 */
public class StatePartitionMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,Text> {

    Text outKey = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1、切割，为了拿到州
        String[] lines = value.toString().split(",");

        //2、以省份作为key，参与分区，通过自定义分区，同一个省份的数据到同一个分区同一个reducetask处理
        String state = lines[0];

        //3、赋值
        outKey.set(state);

        //4、写出去
        context.write(outKey,value);


    }

}

2.3 reduce程序

package com.niit.covid.MeiTuanstater;

/**
 * @author:严同学
 * @date: 2022年08月12日 15:10
 * @desc:
 */

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 因为state在那一行数据里，再输出那行数据没有意义，可以使用nullWritable
 */
public class StatePartitionReducer extends Reducer<Text, Text,Text, NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (Text value : values){
            context.write(value,NullWritable.get());
        }
    }
}

2.4 Driver程序

package com.niit.covid.MeiTuanstater;

import com.niit.covid.statePartition.StatePartitionMapper;
import com.niit.covid.statePartition.StatePartitionReducer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;

/**
 * @author:严同学
 * @date: 2022年08月12日 15:14
 * @desc:
 */
public class StatePartitionDriver {

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

        //创建驱动类
        Configuration conf = new Configuration();

        //构造job作业的实例,参数（配置对象，job名字）
        Job job = Job.getInstance(conf, StatePartitionDriver.class.getSimpleName());

        //设置mr程序运行的主类
        job.setJarByClass(StatePartitionDriver.class);

        //设置本次mr程序的mapper类型、reducer类型
        job.setMapperClass(StatePartitionMapper.class);
        job.setReducerClass(StatePartitionReducer.class);

        //指定mapper阶段输出的key value数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //指定reducer阶段输出的key value数据类型，也是mr程序最终的输出数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //todo 设置程序Partition类; 注意：分区组件能够生效的前提是MapReduce程序中的reduceTask的个数 >=2
        /**
         * 探究： reducetask个数和分区个数之间的关系
         * 正常情况下： reducetask个数 == 分区个数
         * 特殊情况下： reducetask个数 > 分区个数  ====> 程序可以运行，但多有空文件产生，浪费性能
         *            reducetask个数 < 分区个数  ====> 程序直接报错：非法分区
         */
        job.setPartitionerClass(StatePartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(6);// 5 是已经在StatePartitioner已经分好的区 1：其他州的数据  5 + 1 = 6


        //配置本次作业的输入数据路径和输出数据路径
        Path inputPath = new Path("input/covid/meituan");
        Path outputPath = new Path("output/covid/meituanpartitoner");

        //todo 默认组件 TextInputFormat TextOutputFormat
        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath);

        //todo 判断输出路径是否已经存在，如果已经存在，先删除
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if(fs.exists(outputPath)){
            fs.delete(outputPath,true); //递归删除
        }

        //最终提交本次job作业
        //job.submit();
        //采用waitForCompletion提交job，参数表示是否开启实时监视追踪作业的执行情况
        boolean resultFlag = job.waitForCompletion(true);
        //退出程序 和job结果进行绑定, 0是正常退出，1是异常退出
        System.exit(resultFlag ? 0: 1);

    }

}