mapreduce为什么要使用Partitioner

MapReduce使用Partitioner的主要目的是将Map任务的输出结果进行分区，确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reduce任务进行处理。使用Partitioner有以下几个原因：

1. 数据局部性：通过将具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务，可以提高数据的局部性。在MapReduce中，数据通常存储在分布式文件系统中，Reduce任务需要从不同的节点获取数据进行处理。如果相同键的数据被分散在不同的节点上，Reduce任务需要跨网络获取数据，增加了网络传输开销。而使用Partitioner可以尽量将相同键的数据放置在同一台机器上，减少数据的跨网络传输，提高作业的执行效率。

2. 平衡负载：Partitioner可以帮助实现Reduce任务之间的负载均衡。通过使用哈希函数对键进行哈希，并将哈希值映射到不同的分区，可以尽量保证每个分区中包含大致相等数量的键值对。这样可以避免某些Reduce任务负载过重，而其他任务负载较轻的情况，提高整个作业的并行处理能力。

3. 自定义分区逻辑：Partitioner可以根据用户的需求进行自定义。默认情况下，MapReduce框架使用哈希函数和取模运算来决定分区。但是，用户可以通过实现自己的Partitioner类，根据自己的业务逻辑进行分区。例如，根据数据的某个属性进行分区，或者根据其他规则进行分区，以满足特定的需求。

总而言之，使用Partitioner可以提高作业的执行效率，减少数据的跨网络传输开销，实现负载均衡，并且允许用户根据自己的需求进行自定义分区逻辑。这是为什么MapReduce要使用Partitioner的主要原因之一。