在進行MapReduce計算時，有時候需要把最終的輸出數據分到不同的文件中，比如按照省份划分的話，需要把同一省份的數據放到一個文件中；按照性別划分的話，需要把同一性別的數據放到一個文件中。我們知道最終的輸出數據是來自於Reducer任務。那么，如果要得到多個文件，意味着有同樣數量的Reducer任務在運行。Reducer任務的數據來自於Mapper任務，也就說Mapper任務要划分數據，對於不同的數據分配給不同的Reducer任務運行。Mapper任務划分數據的過程就稱作Partition。負責實現划分數據的類稱作Partitioner。
在我們前面講過的例子中，始終沒有提到分區，那是因為框架內置了分區類，稱作HashPartitioner。我們看一下源碼，如圖6-6
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圖6-6
在圖6-6中，HashPartitioner是處理Mapper任務輸出的，getPartition()方法有三個形參，key、value分別指的是Mapper任務的輸出，numReduceTasks指的是設置的Reducer任務數量，默認值是1。那么任何整數與1相除的余數肯定是0。也就是說getPartition(…)方法的返回值總是0。也就是Mapper任務的輸出總是送給一個Reducer任務，最終只能輸出到一個文件中。
據此分析，如果想要最終輸出到多個文件中，在Mapper任務中對數據應該划分到多個區中。那么，我們只需要按照一定的規則讓getPartition(…)方法的返回值是0,1,2,3…即可。
假設我們按照性別分區，那么可以覆蓋
Partitioner類的getpartition(…)方法，代碼如圖6-7
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圖6-7
在圖6-7中，我們分別使用0、1、2與numPartitions相除。如果想把數據分到三個不同的輸出中，意味着numPartitions的值是3。這樣，0%3、1%3、2%3的值才是三個不同的。那么，我們怎么使用哪？只需要在驅動中進行兩個操作即可，如圖6-8
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圖6-8
在圖6-8中，我們使用了自定義的分區類，並且制定了numReduceTasks。這里的numReduceTasks在內部就把值賦給了分區類中形式參數numPartitions。