一、分区实现：
MapperReduce程序中默认只有reducer组件，只有一个分区。
分区的实现是key的哈希算法实现。
分区只负责将对应的key-value键值对放在那个reducer组件中去执行
1、创建自定义分区类，继承Partitioner
2、在Partitioner指定类型和Reducer组件的输入类型相同
3、在getPartition（key，value）方法设定分区策略（自定义）
4、在驱动程序中设定 job.setPartitionerClass()分区类
5、指定分区的数量（必须和分区策略相对应）
代码实现：
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
*
* 泛型类型的是由Reducer的输入类型决定的
*/
public class FlowPartition extends Partitioner<Text, FlowBean>{
@Override
public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
String addr=key.toString();
if("北京".equals(addr)){
return 0;//0号分区
}else if("上海".equals(addr)){
return 1;//1号分区
}else{
return 2;//2号分区
}
}
}
Driver中：
//指定使用自定义分区
job.setPartitionerClass(FlowPartition.class);
//指定有多少个reducer组件（分区）
job.setNumReduceTasks(3);
二、自定义格式输入：
-默认mapper输入为LongWritable,Text若要修改输入类型需要自定义
步骤：
1.创建自定义格式输入类，继承FileInputFormat<K,V>
-K,V为指定输入类型 即mapper组件的输入类型
2.添加createRecordReader()
-在该方法中需要返回一个真正读取数据的对象
-（该对象是RecordReader本身或它的一个子类）
-RecordReader本身返回的K,V
-K:字符偏移量
-V:每行数据
3、创建一个RecordReader子类
-在该类中，首先需要指定输入mapper的key,value
-类型必须和自定义格式输入类中指定的相同
-指定输入文件FileSplit;行读取器LineReader
4.重写5个方法：
-initialize()
为FileSplit/LineReader初始化
-nextKeyValue()
为key、value指定具体的内容
-getCurrentKey()
返回Key
-getCurrentValue()
返回value
-close()
关闭资源：LineReader
5.在步骤2中返回一个RcordReader子类对象。
6.在Mapper组件中使用的key、value的类型必须和上面指定相同。
7.在驱动程序中通过 job.setInputFormatClass 方法指定自定义输入类型。
代码实现：
回复 " mapreduce "获取
三、自定义格式输出：
-输出key、value之间用指定符号分隔
-指定输出文件名称（完全、不完全替代）
1.定义自定义输出类，继承FileOutputFormat类，有两个泛型，将FileOutputFormat类上的泛型添加到自定义输出类上
2.重写getRecordWriter();返回一个RecordWriter的实例或子类对象；
3.创建RecordWriter的类，重写writer()、close()方法。
-定义输出流，定义带参的构造函数，用来对输出流初始化。
-write方法用来向最终结果文件输出数据。
-可以在该方法中定制输出格式
-close方法用来关闭输出流
4.在自定义输出类的getRecordWriter()方法中
-可以通过调用 super.getDefaultWorkFile()方法，来获取用户输入的路径
-由该路径指定文件系统，以及确定输出流
5.将该输出流传递给RecorWriter的子类实例。
代码实现：
回复 " mapreduce "获取
