Map Reduce 简明教程
MapReduce - Partitioner
分区程序在处理输入数据集时像条件一样工作。分区阶段发生在 Map 阶段之后，Reduce 阶段之前。
分区程序的数量等于还原程序的数量。这意味着分区程序会根据还原程序的数量划分数据。因此，由单个分区程序传递的数据由单个还原程序处理。
MapReduce Partitioner Implementation
为了方便，我们假设我们有一个名为“Employee”的小型表格，其中包含以下数据。我们将使用此示例数据作为输入数据集来演示分区程序的工作原理。
Id |
Name |
Age |
Gender |
Salary |
1201 |
gopal |
45 |
Male |
50,000 |
1202 |
manisha |
40 |
Female |
50,000 |
1203 |
khalil |
34 |
Male |
30,000 |
1204 |
prasanth |
30 |
Male |
30,000 |
1205 |
kiran |
20 |
Male |
40,000 |
1206 |
laxmi |
25 |
Female |
35,000 |
1207 |
bhavya |
20 |
Female |
15,000 |
1208 |
reshma |
19 |
Female |
15,000 |
1209 |
kranthi |
22 |
Male |
22,000 |
1210 |
Satish |
24 |
Male |
25,000 |
1211 |
Krishna |
25 |
Male |
25,000 |
1212 |
Arshad |
28 |
Male |
20,000 |
1213 |
lavanya |
18 |
Female |
8,000 |
我们必须编写一个应用程序来处理输入数据集，以便按性别在不同年龄组（例如，20 岁以下、21 岁至 30 岁、30 岁以上）中查找薪水最高的员工。