【Hadoop】指定分区键KeyFieldBasedPartitioner（MapReduce分层随机抽样）

在Hadoop MapReduce中，如果你想要实现分层随机抽样，并且指定用于分区的键，你可以使用KeyFieldBasedPartitioner类。以下是一个简化的例子，展示了如何使用这个分区器：

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
 
public class KeyFieldBasedPartitioner extends Partitioner<Text, Text> {
 
    @Override
    public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
        // 假设key的格式为"userID-itemID"，我们以userID作为分区键
        String[] fields = key.toString().split("-");
        String userId = fields[0];
        // 使用用户ID的哈希值来分区
        return Math.abs(userId.hashCode() % numPartitions);
    }
}

在你的MapReduce作业中，你需要设置这个分区器：

job.setPartitionerClass(KeyFieldBasedPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(numPartitions); // 设置reduce任务的数量，与分区数量相同

这个分区器的实现假设MapReduce的输入键是一个Text对象，并且键的格式是"userID-itemID"。分区逻辑是根据用户ID的哈希值来分区，这样相同用户的数据会被分到同一个分区。

请注意，这只是一个示例实现，你可能需要根据你的具体需求来调整分区逻辑。