实际开发中我们可能根据需求需要将MapReduce的运行结果生成多个不同的文件，比如上一个案例【MapReduce计算广州2022年每月最高温度】，我们需要将前半年和后半年的数据分开写到两个文件中。

默认分区

默认MapReduce只能写出一个文件：

因为我们在提交job的时候未设置reduceTask的个数，所以默认reduceTask的个数为1，结果也就只能输出一个文件，下面是数据写入文件时，默认调用的HashPartitioner类的getPartition方法：

public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
        return (key.hashCode() & 2147483647) % numReduceTasks;
    }

因为reduceTask数量为1，任何数1取余结果为0，所以文件只有一个且文件名位 "part-r-00000"

自定义分区

1.继承Partitioner类

像HashPartitioner类一样继承Partitioner类

2.指定泛型

因为分区出现在map方法之后，所以两个泛型参数分别为map方法输出的key和value的类型

3.继承getPartition方法

继承后需要重写分区逻辑，也就是说如何根据输入的键或值来确定该行数据的分区。
设置自定义分区后，因为我们的输入格式是默认的TextInputFormat，所以每行数据都会通过getPartitioner方法来选择分区。

public class MyPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, IntWritable intWritable, int partitioner) {

        //text 是月份
        String month = text.toString();
        int month_num = Integer.parseInt(month);
        //注意：分区号必须从0开始!
        if (month_num<=6)   //前半年的数据放到分区0
            partitioner = 0;
        else                //后半年的数据放到分区1
            partitioner = 1;

        return partitioner;//返回分区号
    }

}

4.在job中设置分区

我们不仅要指定分区的类型还要指定reduceTask的数量，因为我们最后是根据分区的数量来分配给不同的reduceTask去执行。

这里我们只需要增加下面的语句即可，其余部分代码不需要改动。

//绑定自定义分区
        job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
        //设置reduceTask个数
        job.setNumReduceTasks(2);

输出结果

注意点-reduceTask的数量

reduceTask数量 > 分区的数量

这种情况会造成CPU资源的浪费，因为会多开启 reduceTask ，它没有任务还空占大约1G内存。

1< reduceTask数量< 分区的数量

会抛出异常，因为有多余的分区剩下来没有reduceTask拉取处理。

reduceTask数量 =1

自定义分区失效，按照默认的分区规则（HashPartitioner的getPartitioner方法）执行，仍然只生成一个结果文件。

分区号必须从0开始

向下面这段代码一样，共划分了5个分区(0~4)，结果会有5个结果文件产生。

if (条件1)   
     partitioner = 0;    //分区0
else if(条件2)                
     partitioner = 1;    //分区1
else if(条件3)                
     partitioner = 2;    //分区2
else if(条件4)                
     partitioner = 3;    //分区3
else                 
     partitioner = 4;    //分区4

MapReduce【自定义分区Partitioner】