key为文件路径,设计Partitioner平均分布到多个Reducer中,设定2个Reducer,第一个放置file1,file3,...; 第二个放置file2,file4,...
时间: 2024-05-06 07:16:17 浏览: 20
假设有四个文件,分别为file1、file2、file3和file4。首先需要实现一个自定义的Partitioner类,用于计算每个键值对应该分配到哪个Reducer中。下面是一个实现示例:
```
public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, Text> {
@Override
public int getPartition(Text key, Text value, int numReduceTasks) {
String fileName = key.toString();
int reducerId = 0;
if (fileName.startsWith("file2") || fileName.startsWith("file4")) {
reducerId = 1;
}
return reducerId;
}
}
```
在这个实现中,如果键值对的键以"file2"或"file4"开头,则将其分配到第二个Reducer中(reducerId=1),否则分配到第一个Reducer中(reducerId=0)。
接下来,需要在作业中指定使用自定义的Partitioner类:
```
job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(2);
```
设置Partitioner类后,还需要指定Reducer的数量为2,这样才能将数据正确地分配到两个Reducer中。
最后,需要在Mapper中将文件名作为键输出:
```
context.write(new Text(fileName), new Text(content));
```
这样,就能够按照题目要求将文件平均分布到两个Reducer中了。
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