在MapReduce的Map阶段中，Partitioner（分区器）的作用发生在map函数输出键值对之后，但在数据被写入磁盘（spill到本地文件）之前。具体流程如下：
分区发生的具体阶段：
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Map函数处理完成
当map函数处理完输入数据并调用context.write(key, value)输出键值对时，每个键值对会进入一个内存缓冲区（in-memory buffer）。 -
立即分区
在键值对被写入内存缓冲区的过程中，Partitioner的getPartition()方法会被调用，根据键（Key）和配置的分区规则（如HashPartitioner的默认哈希分配），立即确定该键值对属于哪个Reduce分区。
关键点：分区逻辑是在内存中实时计算的，而非等到所有map任务结束后才执行。 -
内存缓冲区与Spill到磁盘
- 内存缓冲区默认大小为100MB（可配置），当达到阈值（如80%）时，会触发spill到本地磁盘的操作。
- 在spill之前，缓冲区内的数据会按分区号排序，同一分区的数据聚集在一起，并为每个分区生成一个有序的临时文件。
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合并与最终输出
所有spill文件最终会被合并为一个按分区排序且分区内有序的输出文件（map output），等待ReduceTask拉取。
为什么分区发生在map输出阶段？
- 目的：确保数据在写入磁盘时已经按分区划分，避免后续ReduceTask处理全量数据。
- 性能优化：分区与map输出同时进行，减少了后续排序和传输的开销。
关键代码逻辑（简化版）：
// MapTask内部逻辑（简化）
while (input.hasMore()) {keyVal = input.read();mappedKeyVal = mapFunction.process(keyVal); // 用户map函数partition = partitioner.getPartition(mappedKeyVal.key, mappedKeyVal.value, numPartitions);buffer.addToPartition(partition, mappedKeyVal); // 按分区写入缓冲区if (buffer.full()) {sortAndSpill(); // 按分区排序并写入磁盘}
}
总结
Partitioner在Map阶段的作用时机是：map函数每输出一个键值对后，立即计算其分区号，并在内存中按分区缓存数据。这一设计保证了MapReduce的高效性和扩展性。
