本文介绍MR的分区Partition。
本文分为2个部分，即介绍与示例。
前提依赖：hadoop环境可正常使用。

1、数据分区

当MapReduce中有多个reduce task执行的时候，此时map task的输出就会面临一个问题：究竟将自己的输出数据交给哪一个reducetask来处理？这就是数据分区（partition）

• 默认情况下，MapReduce是只有一个reducetask来进行数据的处理。这就使得不管输入的数据量多大，最终的结果都是输出到一个文件中
• 当改变reducetask个数的时候，作为maptask就会涉及到分区的问题，即：MapTask输出的结果如何分配给各个ReduceTask来处理
• Map的数量由数据文件大小决定，即map的数量=数据文件大小（M）/128M。

2、Partition默认规则

• MapReduce默认分区规则是HashPartitioner。分区的结果和map输出的key有关[（key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE） % numReduceTasks]。
• reducetask个数的改变导致了数据分区的产生，而不是有数据分区导致了reduce task个数改变。
• 数据分区的核心是分区规则。即如何分配数据给各个reducetask。默认的规则可以保证只要map阶段输出的key一样，数据就一定可以分区到同一个reducetask，但是不能保证数据平均分区。
• reducetask个数的改变还会导致输出结果文件不再是一个整体，而是输出到多个文件中

3、分区使用

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• 改变ReduceTask个数
  在MapReduce中，通过Job提供的方法，可以修改reducetask的个数。默认情况下不设置，reducetask个数为1。

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job.setNumReduceTasks(6)

设置完后，输出的文件个数

• 当数据分区数量>reduceTask 时，会出现异常错误
• 当数据分区数量=reduceTask 时，程序正常运行
• 当数据分区数量<reduceTask 时，程序正常运行，会出现输出文件大小为0的文件，为0的即是多出的reduceTask，即没有数据需要汇聚
• 通过修改不同reducetask个数值，得出输出结果文件的个数和reduce task个数是一种对等关系

二、示例

具体事例参考mapreduce的基本使用示例中的分区