MRJob将相同的密钥发送到不同的reducers

MRJob是一个用于在Hadoop集群上运行MapReduce作业的Python库。在MapReduce过程中，Map阶段将输入数据切分为多个键值对，并将相同键的数据分发给同一个Reducer进行处理。在某些情况下，我们可能希望将相同的密钥发送到不同的Reducers，这就需要使用MRJob中的自定义分区器。

分区器是用于决定键值对应该发送到哪个Reducer的组件。默认情况下，MRJob使用的是HashPartitioner，它根据键的哈希值将键值对分配给Reducers。但是，如果我们希望将相同的密钥发送到不同的Reducers，我们可以自定义分区器。

在MRJob中，我们可以通过继承MRJob类并重写partitioner方法来实现自定义分区器。partitioner方法接收键和Reducer的数量作为参数，并返回一个整数，表示应该将键值对发送到哪个Reducer。我们可以根据自己的需求来实现这个方法，例如根据键的某个属性来决定分配到不同的Reducers。

以下是一个示例代码，展示了如何在MRJob中实现自定义分区器：

from mrjob.job import MRJob

class MyJob(MRJob):
    def partitioner(self, key, num_reducers):
        # 自定义分区器逻辑
        if key.startswith('A'):
            return 0
        elif key.startswith('B'):
            return 1
        else:
            return 2

    def mapper(self, _, line):
        # Mapper逻辑

    def reducer(self, key, values):
        # Reducer逻辑

if __name__ == '__main__':
    MyJob.run()

在上面的示例中，我们根据键的开头字母来决定分配到不同的Reducers。以'A'开头的键将发送到第一个Reducer，以'B'开头的键将发送到第二个Reducer，其他键将发送到第三个Reducer。

关于MRJob的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的相关产品文档：MRJob产品介绍。