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hadoop 全面解读自定义分区

作者:缘不易

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储

需求

将统计结果按照手机号,以136、137、138、139开头的数据分别放到一个独立的文件中,其他开头的放到一个文件中。(分区)

输入数据

1863157985066 120.196.100.82 2481 24681 200
1363157995033 120.197.40.4 264 0 200
1373157993055 120.196.100.99 132 1512 200
1393154400022 120.197.40.4 240 0 200
1363157993044 120.196.100.99 1527 2106 200
1397157993055 120.197.40.4 4116 1432 200
1463157993055 120.196.100.99 1116 954 200
1383157995033 120.197.40.4 3156 2936 200
1363157983019 120.196.100.82 240 0 200
1383154400022 120.197.40.4 6960 690 200
1363157973098 120.197.40.4 3659 3538 200
1373157993055 120.196.100.99 1938 180 200
1363154400022 120.196.100.99 918 4938 200
1393157993055 120.197.40.4 180 180 200
1363157984040 120.197.40.4 1938 2910 200

具体实现:

第一步:自定义Mapper:

public class PhoneMapper extends Mapper {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString(); //拿到一行数据
String[] fields = line.split(“\s+”); //切分成各个字段
String phoneNumber = fields[0]; //拿到手机号的字段
//封装数据为key-value进行输出
context.write(new Text(phoneNumber), value);
}
}

第二步:自定义Partitioner

public class PhonePartitioner extends Partitioner {
@Override
public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
String preNum = key.toString().substring(0, 3); // 1 获取电话号码的前三位
int partition = 4;
switch (preNum) {
case “136”:
partition = 0;
break;
case “137”:
partition = 1;
break;
case “138”:
partition = 2;
break;
case “139”:
partition = 3;
break;
default:
break;
}
return partition;
}
}

第三步:自定义Reducer

public class PhoneReducer extends Reducer {
int index = 0;
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
index++;
context.write(new LongWritable(index), values.iterator().next());
}
}

第四步:自定义Driver

public class PhoneDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
args = new String[2];
args[0] = “src/main/resources/phonei”;
args[1] = “src/main/resources/phoneo”;

    // 1 获取配置信息,或者job对象实例
    Configuration cfg = new Configuration();
    //设置本地模式运行(即使项目类路径下core-site.xml文件,依然采用本地模式)
    cfg.set("mapreduce.framework.name", "local");
    cfg.set("fs.defaultFS", "file:///");
    Job job = Job.getInstance(cfg);
    // 2 指定本程序的jar包所在的本地路径
    job.setJarByClass(PhoneDriver.class);
    // 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
    job.setMapperClass(PhoneMapper.class);
    job.setReducerClass(PhoneReducer.class);
    // 4 指定mapper输出数据的kv类型
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(Text.class);
    // 5 指定最终输出的数据的kv类型
    job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);
    // 8 指定自定义数据分区
    job.setPartitionerClass(PhonePartitioner.class);
    // 9 同时指定相应数量的reduce task(必须指定)
    job.setNumReduceTasks(5);  //----①
    // 6 指定job的输入原始文件所在目录
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    // 7 将job中配置的相关参数,以及job所用的java类所在的jar包, 提交给yarn去运行
    boolean result = job.waitForCompletion(true);
    System.exit(result ? 0 : 1);
}
}

到此这篇关于hadoop 全面解读自定义分区的文章就介绍到这了,更多相关hadoop 自定义分区内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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