Map Reduce Design Patterns Book分析總訂單的階段劃分
你需要運行一次，如果你的數據的分佈不隨時間變化快，由於取值範圍是生產將繼續表現良好。
我無法得到聲明的含義，這是否像一般性觀察，或者當使用TotalOrderPartitioner時可以實際實現嗎？
我們可以通過某種方式讓TotalOrderPartitioner不創建分區文件，只使用已創建的文件嗎？
基本上，我可以在使用TotalOrderPartitioner時跳過分析階段嗎？
使用TotalOrderPartitioner時，它可以很容易地實現：
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(job.getConfiguration(), partitionFile); // use existing file!!!
// InputSampler.writePartitionFile(job, sampler); // Just comment out this line!!!
注意的是，從的Javadoc：
公共靜態無效setPartitionFile（配置的conf， 路徑P）
//設置存儲排序分區鍵集的SequenceFile的路徑。 對於R減少的情況，SequenceFile中有R-1個鍵。
如果重新運行排序 - 如果你的數據略有改變，樣品仍應該很好地代表了它 - 你可以使用現有的分區文件，樣品，作爲其創作的InputSampler在客戶端上是昂貴的。但是必須使用相同數量的Reducers，就像您在InputSampler創建分區文件的作業中使用的那樣。