正如我们所知，在hadoop的shuffle阶段，每个reducer都从所有mapper的输出中读取数据（intermedia数据）。
现在，我们也知道默认情况下Hash-Partitioning用于reducer。
我的问题是：我们如何实现算法，例如局部性感知？
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简而言之，你不应该这样做。
首先，您无法控制在集群上执行映射器和缩减器的位置，因此即使单个映射器的完整输出将转到单个缩减器，它们很可能会在不同的主机上运行数据将通过网络传输
其次，要使reducer处理mapper的整个输出，首先必须使mapper处理信息的正确部分，这意味着您必须通过对数据进行分区来预处理数据，然后运行单个映射器和每个分区的单个reducer，但是这个预处理本身会占用很多资源，所以它几乎没有意义
最后，你为什么需要它？ map-reduce的主要概念是使用键值对进行操作，而reducer通常应聚合映射器为相同键输出的值列表。这就是使用散列分区的原因：在 K 缩减器之间分配 N 键。使用不同类型的分区器很少是一种情况。如果您需要数据位置，则可能更喜欢使用MPP数据库而不是Hadoop，例如。
如果您确实需要自定义分区程序，请参阅以下示例：http://hadooptutorial.wikispaces.com/Custom+partitioner。没什么特别的，只需根据传递的键和值以及减速器的数量返回减速器数量。使用主机名的哈希码除以（％）减少器的数量将使单个映射器的整个输出转到单个reducer。您也可以使用进程PID％减少器数量。但在此之前，您必须检查是否确实需要此行为。