Hadoop中MapReduce基本案例及代码（三）
分区Partitioner
分区操作是shuffle操作中的一个重要过程，作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理，从而按照分区得到多个输出结果。
Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。
计算方法是：which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks
注：默认情况下，reduceTask数量为1 很多时候MR自带的分区规则并不能满足我们需求，为了实
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