使用Java用Hadoop MapReduce按年份分区

要按年份分区，可以使用自定义Partitioner类来实现。以下是一个例子，假设您有一个输入文件，其中每行包含一个日期和一些数据：

2019-01-01 10
2018-12-31 20
2019-02-01 30

您需要将此数据按照年份分区，并且每个分区的数据都应该按照日期排序。为此，您可以编写以下Partitioner类：

import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class YearPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {

    @Override
    public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) {
        String year = key.toString().substring(0, 4);
        return Integer.parseInt(year) % numPartitions;
    }

}

这个Partitioner类会从键中提取年份，并将其用作分区键。这样，相同年份的数据都会被分配到相同的分区中。在这里，我们使用了numPartitions参数，该参数由Hadoop运行时环境传递，表示总分区数。这意味着，如果您的集群有10个节点，那么您会得到10个分区。

为了确保每个分区内的数据按照日期排序，您可以在Mapper中对键进行排序：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class YearMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

    private Text year = new Text();
    private IntWritable data = new IntWritable();

    @Override
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] parts = value.toString().split(" ");
        year.set(parts[0]);
        data.set(Integer.parseInt(parts[1]));
        context.write(year, data);
    }

}

在这个Mapper中，我们将键设置为日期，值设置为数据。这样，对于相同年份的数据，它们会按照日期排序。最后，我们将分区键和数据写入输出。

接下来，您需要在Job中设置Partitioner类：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;

public class YearJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "year partitioning");
        job.setJarByClass(YearJob.class);
        job.setMapperClass(YearMapper.class);
        job.setPartitionerClass(YearPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(4); // set the number of reducers
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

}

在这个Job中，我们设置了Partitioner类，并将其设置为使用4个reduce任务。这意味着，我们将得到4个输出文件，每个文件包含一个分区的数据。最后，我们运行Job并等待它完成。

以上就是按年份分区的MapReduce程序的实现方法。