在hadoop中，在map方法结束写出数据的时候需要对数据进行分区，具体分区实现由Partitioner类提供，而Partitioner类的加载逻辑如下：

partitions = jobContext.getNumReduceTasks();
if (partitions > 1) {
  // 设置的分区数（即reduce task的个数）大于1，则使用设置的分区类
  partitioner = (org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V>)
    ReflectionUtils.newInstance(jobContext.getPartitionerClass(), job);
} else {
  // 设置的分区数（即reduce task的个数）等于1，则生成一个只返回0的分区类
  partitioner = new org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V>() {
    @Override
    public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
      return partitions - 1;
    }
  };
}

在代码中我们可以看到，如果分区数设为1，那么分片肯定会分到分片号为0的这个reduce task上，如果分片数大于1，才会使用自定义或者默认的分区类（HashPartitioner）。

# hadoop
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