partitioner 是map中的数据映射到不同的reduce时的根据。一般情况下，partitioner会根据数据的key来把数据平均分配给不同的reduce，同时保证相同的key分发到同一个reduce。但当一个数据不平衡时，即某个key对应的数据量太大，导致reduce的空间不够，或者计算耗费太多时间时，可以重写partitioner，来按照实际情况分发数据。
下面是一个partitioner的例子，很简单，不多说了。
public static class TestPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K key, V value,
int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
// 数据均传给第一个reduce
// return 0;
}
}