如何实现 Hadoop 的分区删除（Hadoop Drop Partition）
# 概述
在 Hadoop 中，分区是将数据按照某个特定的列进行组织和存储的一种方式。但是有时候，我们可能需要删除某个分区，以便重新组织数据或者进行其他操作。本文将详细介绍如何使用 Hadoop 命令行工具和相关 API 来实现删除分区的操作。
# 流程
下面是删除 Hadoop 分区的整个流程：
```m
Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片，
以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理，它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡。Map阶段总共五个步骤step1.3就是一个分区操作
Mapper最终处理的键值对<key, value>，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，
有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行
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2023-09-01 08:16:27
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1.解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太
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2023-07-12 12:18:49
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Hadoop里面的MapReduce编程模型，非常灵活，大部分环节我们都可以重写它的API，来灵活定制我们自己的一些特殊需求。 今天要说的这个分区函数Partitioner，也是一样如此，下面我们先来看下Partitioner的作用： 对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。 大部分情况下，我们都会
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2023-07-26 16:01:08
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Spark HadoopRdd partition的开始位置计算Hadoop RDD partition数据范围计算 前置条件Hadoop版本: Hadoop 2.6.0-cdh5.15.0Spark版本: SPARK 1.6.0-cdh5.15.0概述源码分析Spark HadoopRDD是如何读取HDFS上的文件分析HadoopRDD预分区的计算方式，非首个分区的开始位置计算HDFS数据文件
解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一样
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2023-07-13 16:55:59
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要求：将统计的结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照收集归属地不同省份输出到不同文件中（分区）默认Partition分区 默认分区是根据key的hashcode对ReduceTasks个数取模得到的，用户无法控制哪个key存储到哪个分区 可以在驱动类中编写如下进行分区操作job.setNumReduceTasks(5);//设置几个分区自定义分区 步骤：1. 自定义类继承Par
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2023-07-12 12:02:12
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1、Hdfs的block和spark的partition有什么区别吗？在hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，并且可以设置冗余，这样设计会出现一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到，读取对应的内容，例如快手利用hdfs来进行存储视频。Spark中的parition是弹性分布式数据集中rdd的最小单元，rdd是由分布在各个节点上的partition组成的。part
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2023-07-12 13:23:03
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Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce 文章目录一、Partition是个什么东西？二、实现自定义Partition的步骤 套路1、自定义类继承Partition，重写getPartition()方法2、指定自定义的Partition3、设置相应的数量的ReduceTask三、分区案例实操1、需求分析2、撸代码 一、Part
1. 本文讲讲Hadoop的mapreduce之分区Partitioner1.1默认情况下MR输出文件个数在默认情况下，不管map阶段有多少个并发执行task,到reduce阶段，所有的结果都将有一个reduce来处理，并且最终结果输出到一个文件中。1.2 修改reducetask个数在MapReduce程序的驱动类中，通过job提供的方法，可以修改reducetask的个数。 就可以得到六个分区
分区操作为什么要分区？要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）默认 partition 分区/** 源码中：numReduceTasks如果等于1 不会走getPartition方法 numReduceTasks：默认是1*/public class HashPartitioner<K, V> ...
原创
2022-03-07 11:58:03
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文章目录输入数据期望结果需求分析自定义PhoneFlowBean自定义MyPartitionerMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据1 13736230513 192.196.100.1 www.hadoop.com 2481 24681 2002 13846544121 192.196.100.2 264 0 2003 13956435636 192.196.100.3 132 1512 2004 13966251146 192.168.100.1 240
原创
2021-07-09 17:25:56
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分区操作
为什么要分区？
要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
默认 partition 分区
/**
源码中：numReduceTasks如果等于1 不会走getPartition方法
numReduceTasks：默认是1
*/
public class HashPartitioner<K, V>
原创
2021-08-11 10:32:16
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[b][color=olive][size=large]Hadoop里面的MapReduce编程模型，非常灵活，大部分环节我们都可以重写它的API，来灵活定制我们自己的一些特殊需求。
今天散仙要说的这个分区函数Partitioner，也是一样如此，下面我们先来看下Partitioner的作用：
对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在
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2023-09-03 20:57:53
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旧版 API 的 Partitioner 解析 Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片，以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理，它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡。旧版 API 中 Partitioner 的类图如图所示。它继承了JobConfigurable，可通过 configure 方法初始化。它本身只包含一个待实现的方法 getPar
1.解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太
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2023-05-18 23:28:04
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Partition作用（一）对partition的理解 partition意思为分开，划分。它分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，也是可以自定义的。其实可以理解归类。也可以理解为根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。partition的作用就是把这些数据归类。每个map任务会针对输出进行
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2023-07-13 17:45:04
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类进行重写以解决这个问题。 MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量（R）。用户在中间key上使用分区函数来对数据进行分区，之后在输入到后续任务执行进程。Hadoop中自带了一个默认的分区类HashPartitioner，它继承了Partitioner类，提供了一个getPartition的方法，它的定义如下所示： &
1.解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用
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2023-07-25 18:52:31
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http://blog.oddfoo.net/2011/04/17/mapreduce-partition%E5%88%86%E6%9E%90-2/ Partition所处的位置 Partition位置 Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求：1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。2）效率
