mapreduce清洗数据分区代码

以下是一个使用 MapReduce 清洗数据并进行分区的示例代码：

public class DataCleaner {
  
  public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private Text word = new Text();
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String line = value.toString();
      // 进行数据清洗
      String cleanLine = line.replaceAll("[^a-zA-Z0-9\\s]", "").toLowerCase();
      
      // 分割单词并输出到Reducer
      StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(cleanLine);
      while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
        word.set(tokenizer.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "datacleaner");
    
    job.setJarByClass(DataCleaner.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
    // 设置数据分区方式为HashPartitioner
    job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
    job.setNumReduceTasks(4); // 设置Reduce任务数为4
    
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在上面的代码中，首先定义了一个 `Map` 类和一个 `Reduce` 类。`Map` 类用于对输入的每一行数据进行清洗，并将清洗后的单词作为键，出现次数作为值输出到 `Reducer`。`Reduce` 类则对每个单词的出现次数进行累加，并输出最终结果。

在 `main` 函数中，首先创建了一个 `Job` 对象，并将 `Map` 和 `Reduce` 类指定为任务的 Mapper 和 Reducer。然后设置了输出键值对的类型，以及数据分区方式为 `HashPartitioner`。最后指定了输入输出路径，并启动 MapReduce 任务。

需要注意的是，`setNumReduceTasks` 方法用于指定 Reduce 任务的数量，可以根据输入数据的大小和计算资源进行适当调整。此外，如果需要使用自定义的分区方式，可以继承 `Partitioner` 类并实现 `getPartition` 方法来自定义分区逻辑。