Hadoop中的默认分区器是
分区是确定哪个reducer实例将接收哪些中间键和值的过程。每个映射器必须为其所有输出（键、值）对确定哪个reducer将接收它们。对于任何键，无论是哪个映射器实例生成的，目标分区都必须相同问题：hadoop是如何实现的？使用散列函数？默认功能是什么？
HashPartitioner，它有一个名为getPartition的方法。它取key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE，并使用reduce任务的数量来找到模。
例如，如果有10个reduce任务，则getPartition将为所有键返回值0到9。
这是代码：
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
}
要创建自定义分区器，需要扩展Partitioner，创建方法getPartition，然后在驱动程序代码（job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);）中设置分区器。例如，如果执行辅助排序操作，这将特别有用。