尚硅谷大数据技术之Hadoop(MapReduce)(新)第2章 Hadoop序列化

3.3.3 Partition分区案例实操

1.需求

将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区)

(1)输入数据

phone-data.txt文本

(2)期望输出数据

手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中,其他开头的放到一个文件中。

2.需求分析

3.在案例2.4的基础上,增加一个分区类

package com.atguigu.mapreduce.flowsum;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

@Override

public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {

// 1 获取电话号码的前三位

String preNum = key.toString().substring(0, 3);

int partition = 4;

// 2 判断是哪个省

if ("136".equals(preNum)) {

partition = 0;

}else if ("137".equals(preNum)) {

partition = 1;

}else if ("138".equals(preNum)) {

partition = 2;

}else if ("139".equals(preNum)) {

partition = 3;

}

return partition;

}

}

4.在驱动函数中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

package com.atguigu.mapreduce.flowsum;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

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 FlowsumDriver {

public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置

args = new String[]{"e:/output1","e:/output2"};

// 1 获取配置信息,或者job对象实例

Configuration configuration = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(configuration);

// 2 指定本程序的jar包所在的本地路径

job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);

// 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类

job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);

job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);

// 4 指定mapper输出数据的kv类型

job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

// 5 指定最终输出的数据的kv类型

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

// 8 指定自定义数据分区

job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

// 9 同时指定相应数量的reduce task

job.setNumReduceTasks(5);

// 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);

}

}