分区

相同key的value去同一个reduce
分区后需要指定reduceTask个数

package pation;

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

public class PationOwn extends Partitioner<Text, NullWritable> {
    @Override
    public int getPartition(Text text, NullWritable nullWritable, int i) {
        String[] split = text.toString().split("\t");
        if (Integer.parseInt(split[5]) > 15) {
            return 0;
        } else {
            return 1;
        }
    }
}

排序

序列化、反序列化

hadoop当中没有沿用java序列化serialize方式，使用的是writable接口，实现了writable接口就可以序列化

如果需要序列化，需要实现 writable接口
如果需要排序   需要实现  comparable接口
如果既需要序列化，也需要排序 可以实现 writable和comparable  或者  WritableComparable

package cn.nina.mr.demo2;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class K2Bean implements WritableComparable<K2Bean> {

    private String first;
    private int second;


    //比较排序
    @Override
    public int compareTo(K2Bean o) {
        //首先比较第一个字段，相同再比较第二个字段
        int i = this.first.compareTo(o.first);
        if (i == 0){
            int i1 = Integer.valueOf(this.second).compareTo(Integer.valueOf(o.second));
            return i1;
        }else{
            //直接将比较结果返回
            return i;
        }
    }
    //序列化
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(first);
        out.writeInt(second);
    }

    //反序列化
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.first = in.readUTF();
        this.second = in.readInt();

    }

    public String getFirst() {
        return first;
    }

    public void setFirst(String first) {
        this.first = first;
    }

    public int getSecond() {
        return second;
    }

    public void setSecond(int second) {
        this.second = second;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return first + '\t' + second;
    }
}

规约

mapreduce当中的规约的过程
规约combiner：是发生在map端的一个小型的reduce，接收我们的k2  v2  输出k2  v2
combiner不能够改变我们的数据的结果值，只是用于调优，减少发送到reduce端的数据量.

计数器

Counter counter = context.getCounter("MR_COUNT", "MapRecordCounter");
        counter.increment(1L);