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Hadoop里的Partitioner

2024-07-15 17:17:33   222人阅读

人们对于Mapreduce程序刚开始时都认为只需要一个reduce就够了。毕竟，在你处理数据之前一个reducer已经把数据都分好类了，有谁不喜欢分好类的数据呢。但是这样我们就忽略了并行计算的优势。如果只有一个reducer，我们的云计算就退化成了一个小雨点。


在多个reducer的情况下，我们需要某种机制来控制mapper的结果的分配问题。这是就Partitioner的工作了。

在默认情况下，hadoop通过比较key的hash值来分配，默认使用HashPartitioner。有时默认的功能不能满足我们的要求，比如我们以前自定义的Edge类（http://blog.csdn.net/on_way_/article/details/8589187）。当我们想要知道每个机场乘客起飞的数量时。我们有如下数据

(北京， 上海)   张三

(北京， 青岛)  李四。。。。。。。

如果我们用HashPartitioner来分配，那么这两行就会被送往不同的reducer上，机场起飞的数量就会被算两次，而且每次都是错误的。

我们需要为我们的应用程序定制一个partitioner。

[java] view plaincopyprint?
  1. import org.apache.hadoop.io.Writable;  
  2. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
  3. import org.apache.hadoop.mapred.Partitioner;  
  4.   
  5.   
  6. public class EdgePartitioner implements Partitioner<Edge, Writable>{  
  7.   
  8.     @Override  
  9.     public void configure(JobConf job) {  
  10.         // TODO Auto-generated method stub  
  11.           
  12.     }  
  13.   
  14.     @Override  
  15.     public int getPartition(Edge key, Writable value, int numPartitions) {  
  16.         // TODO Auto-generated method stub  
  17.         return key.getDepartureNode().hashCode() % numPartitions;  
  18.     }  
  19.   
  20. }  

下面的这张图给出了Partitioner的具体解释

在map和reduce两个阶段之间，一个MapReduce程序必须把mapper的输出分配到多个reducer上，这个过程叫做shuffling，因为一个mapper的输出结果有可能被分配到集群中的多个节点中去。


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