Mapreduce中：
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shuffle阶段是在map和reduce之间，可以自定义排序，自定义分区和自定义分组！
Mapreduce中，map出的数据是键值对，默认的是hashPatitionner来对map出的数据进行分区；
分区的方法还有其他几个：
RandomSampler sampler =
new InputSampler.RandomSampler(0.5, 3000, 10);
IntervalSampler sampler2 =
new InputSampler.IntervalSampler(0.333, 10);
SplitSampler sampler3 =
new InputSampler.SplitSampler(reduceNumber);
实现和细节
public class TotalSortMR {
@SuppressWarnings("deprecation")
public static int runTotalSortJob(String[] args) throws Exception {
Path inputPath = new Path(args[0]);
Path outputPath = new Path(args[1]);
Path partitionFile = new Path(args[2]);
int reduceNumber = Integer.parseInt(args[3]);
//三种采样器
RandomSampler sampler = new InputSampler.RandomSampler(1, 3000, 10);
IntervalSampler sampler2 = new InputSampler.IntervalSampler(0.333, 10);
SplitSampler sampler3 = new InputSampler.SplitSampler(reduceNumber);
//任务初始化
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJobName("Total-Sort");
job.setJarByClass(TotalSortMR.class);
job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(reduceNumber);
//设置所有的分区类
job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
//分区类参考的分区文件
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile);
//分区使用哪种采样器
InputSampler.writePartitionFile(job, sampler);
//job的输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);
return job.waitForCompletion(true)? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
System.exit(runTotalSortJob(args));
}
}job默认的输入格式是TextInputFormat，这个是key-value的形式，key是每行的行标，value是每行的内容。可以更改
job.setInputFormatClass（,....）
一般要设置mapper的输出格式，以备后面使用。
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