第2节 mapreduce深入学习：2、3

第2节 mapreduce深入学习：2、MapReduce的分区；3、分区案例的补充完成运行实现

在MapReduce中，通过我们指定分区，会将同一个分区的数据发送到同一个reduce当中进行处理，例如我们为了数据的统计，我们可以把一批类似的数据发送到同一个reduce当中去，在同一个reduce当中统计相同类型的数据，就可以实现类似数据的分区，统计等

说白了就是相同类型的数据，送到一起去处理，在reduce当中默认分区只有1个。

MapReduce当中的分区类图：

mapreduce的分区以及与reduceTask的个数，物以类聚，人以群分，相同的数据去到同一个reduce

分区主要就是把相同的一批数据，发送到同一个reduce里面去
相同key的数据发送到同一个reduce里面去

例子：需求：将以下数据进行分开处理

详细数据参见partition.csv  这个文本文件，其中第五个字段表示开奖结果数值，现在需求将15以上的结果以及15以下的结果进行分开成两个文件进行保存。

思路图解：

注意：分区的案例，只能打成jar包发布到集群上面去运行，本地模式已经不能正常运行了。

打成jar包提交到集群上面去运行：
hadoop jar partition.jar cn.itcast.demo1.partition.PartitionerMain /partition_in /partition_out

  详见代码

参考：

mapReduce编程步骤： 背下来
map阶段两个步骤
1、读取文件，解析成key,value对 k1, v1
2、自定义map逻辑，接收第一步的k1 v1 转换成新的k2 v2输出
shuffle阶段四个步骤
3、分区，相同key的数据发送到同一个reduce，value形成一个集合
4、排序 默认规则排序，按照字段顺序排列
5、规约 小型的reducer，发生在map阶段，可以在map阶段对数据做一次聚合，减少数据传输到reduce量
6、分组 主要作用就是形成集合

reduce阶段两个步骤
7、自定义reduce逻辑，接收k2 v2 的数据，准换成新的k3 v3输出
8、输出数据