**實現：
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.partitioner;
/* * 泛型型別的是由reducer的輸入型別決定的
*/public class flowpartition extends partitionerelse if("上海".equals(addr))else }
}
//指定使用自定義分割槽
job.setpartitionerclass(flowpartition.class);
//指定有多少個reducer元件（分割槽）
job.setnumreducetasks(3);
三、自定義格式輸出：
-輸出key、value之間用指定符號分隔
-指定輸出檔名稱（完全、不完全替代）
1.定義自定義輸出類，繼承fileoutputformat類，有兩個泛型，將fileoutputformat類上的泛型新增到自定義輸出類上
2.重寫getrecordwriter();返回乙個recordwriter的例項或子類物件；
3.建立recordwriter的類，重寫writer()、close()方法。
-定義輸出流，定義帶參的建構函式，用來對輸出流初始化。
-write方法用來向最終結果檔案輸出資料。
-可以在該方法中定製輸出格式
-close方法用來關閉輸出流
4.在自定義輸出類的getrecordwriter()方法中
-可以通過呼叫 super.getdefaultworkfile()方法，來獲取使用者輸入的路徑
-由該路徑指定檔案系統，以及確定輸出流
5.將該輸出流傳遞給recorwriter的子類例項。
**實現：
MapReduce如何自定義分割槽
我任然套用之前發過的乙個mapreduce例子來演示如何自定義分割槽，大家可以先去看一下我之前的例子 下面沿用上面的例子，在pom和 不變的情況下，做乙個自定義分割槽操作，目的是根據手機號前三位的不同分配資料到不同分割槽，如此我使用如下自定義分割槽類 package com.wy import or...
mapreduce自定義分組 自定義分割槽 二次排序
mapreduce中二次排序的思想中，我們常常需要對資料的分割槽分組進行自定義，以下就介紹一下自定義分割槽分組的簡單實現 1 自定義分割槽 public class demopartitionerextends partitioner return 4 要注意的是 設定了分割槽之後，reduce任務...
hadoop自定義分割槽
實現自定義分割槽比較簡單了，繼承partitioner，實現getpartition 方法就行了，分割槽是按照key進行的。以wordcount為例。輸入文字1 hello world hello 3.輸入文字2 hello world world 4 編寫程式，hello 和world各自為乙個分...