自定义分区器

1.在WordCountDriver里面将链接集群注释了

2.然后创建CustomPartitioner类

package com.example.mapreduce;
 
//自定义分区器
 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
//1.继承Partitioner类
//2.重写getPartition方法
public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, LongWritable> {
    @Override
    public int getPartition(Text key, LongWritable value, int numPartitions) {
        //返回值是0,1,2.....
        //如果Key1和Key2的code相同，那么他们会被分配到同一个分区，保存到同一个文件
        //如果单词是以a~m开头，那么会被分配到第一个分区
        //否则，就分配到第二个分区
        //1.获取单词首字符
        char firstChar = key.toString().charAt(0);
        //2.判断首字符
        if (firstChar >= 'a' && firstChar <= 'm') {
            return 0;
        }else {
            return 1;
        }
    }
}

3.然后回到我们 WordCountDriver

在“// 6. 设置输入和输出路径。请确保相关的目录是存在的”后面添加

        //设置reduceTask的数量
        job.setNumReduceTasks(3);//产生结果的时候，会用3个文件来保存
        // 设置自定义分区器
        job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);