Partitioner没有被调用的情况
map的输出,通过分区函数决定要发往哪个reducer。
有2种情况,我们自定义的Partitioner不会被调用
-
reducer个数为0
这种情况,没有reducer,不需要分区
-
reducer个数为1
这种情况,所有的map输出都会发到这个唯一的reducer,不需要调用我们的自定义reducer
hadoop源码
private class NewOutputCollector<K,V>
extends org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter<K,V> {
private final MapOutputCollector<K,V> collector;
private final org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V> partitioner;
private final int partitions;
@SuppressWarnings("unchecked")
NewOutputCollector(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext jobContext,
JobConf job,
TaskUmbilicalProtocol umbilical,
TaskReporter reporter
) throws IOException, ClassNotFoundException {
collector = createSortingCollector(job, reporter);
partitions = jobContext.getNumReduceTasks();
if (partitions > 1) { // 总分区数(也就是reducer数量)大于1的时候,引用自定义Partitioner
partitioner = (org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V>)
ReflectionUtils.newInstance(jobContext.getPartitionerClass(), job);
} else {
partitioner = new org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V>() {
@Override
public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
return partitions - 1;
}
};
}
}
}
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