Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，reducer操作过后会进行输出。输出的文件格式后缀000001就代表1分区。

Mapper处理过后的键值对，是需要送到Reducer那边进行合并，具有相同的key的键值对会送到同一个Reducer上面。哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partition决定的

里面只有一个方法getPartition()

@Public@Stablepublic abstract class Partitioner
     
       {    public Partitioner() {    }    public abstract int getPartition(KEY var1, VALUE var2, int var3);}
     

 

输入（形参）是Map的结果对<key, value>和reducerTask的数目，输出（返回值）则是分配的Reducer（整数编号）。

就是指定某个Mapper输出的键值对到哪一个reducer上去。

系统缺省的Partitioner是HashPartitioner，它的实现是以key的hashcode对reducer的数值取模，得到对应的Reducer。这样就保证了相同的key值，分配到了同一个Reducer上。编号不大于指定的reducerTasks，0,1,2······（n-1）。

job.setPartitionerClass(JournalDataPartitioner.class);

job.setNumReduceTasks(CollectionUtils.isEmpty(branchIds) ? 3 : branchIds.size() + 1);

 partition类

private static class JournalDataPartitioner extends Partitioner
     
       {        @Override        public int getPartition(Text key, JournalTrxDataSet value, int arg2) {            if (!CollectionUtils.isEmpty(branchIds)){                for (int i = 0; i < branchIds.size(); i++) {                    if (branchIds.get(i).equals(value.getBranchId())){                        log.info(">>>>>> i = {}", i);                        return i + 1;                    }                }                return 0;            }else {                if ("706010101".equals(value.getBranchId())) {                    return 1;                } else if ("706010106".equals(value.getBranchId())) {                    return 2;                }                return 0;            }        }    }