一、基础：
首先明确一下两个基本概念：
Partition：分桶过程，用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里，因而partitioner就是分桶器，一般用平台默认的hash分桶，也可以自己指定。
Key：是需要排序的字段，相同分桶&&相同key的行排序到一起。
在streaming模式默认hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key，后面的作为value，如果输出的一行中没有指定的字段分隔符，则整行作为key，value被设置为空字符串。其中默认的分隔符是‘\t'
若要改变默认设置，需要用如下参数进行设置：
stream.num.map.output.key.fields 设置map输出的前几个字段作为key
stream.map.output.field.separator 设置map输出的字段分隔符
demo:
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bin/hadoop streaming -input /tmp/comp-test.txt -output /tmp/xx -mapper cat -reducer cat \
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 \
-jobconf stream.map.output.field.separator=. \
-jobconf mapred.reduce.tasks=5
返回结果：
e.9 4.5
f.8 3.3
——————
d.1 5.23
e.5 1.23
e.5 1.45
e.5 9.22
——————
a.7 2.6
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二、进阶
1、KeyFieldBasePartitioner的用法
如果想要灵活设置key中用于partition的字段，而不是把整个key都用来做partition。就需要使用hadoop中的org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner了。
下面只用第一列作partition，但依然使用前两列作为key。
demo:
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bin/hadoop streaming -input /tmp/comp-test.txt -output /tmp/xx -mapper cat -reducer cat \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 \
-jobconf stream.map.output.field.separator=. \
-jobconf map.output.key.field.separator=. \
-jobconf num.key.fields.for.partition=1 \
-jobconf mapred.reduce.tasks=5
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结果：
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d.1 5.23
——————
e.5 1.23
e.5 1.45
e.5 9.22
e.9 4.5
——————
a.7 2.6
f.8 3.3
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demo2:
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bin/hadoop streaming -input /tmp/comp-test.txt -output /tmp/xx -mapper cat -reducer cat \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=3 \
-jobconf stream.map.output.field.separator=. \
-jobconf map.output.key.field.separator=. \
-jobconf mapred.text.key.partitioner.options=-k2,3 \
-jobconf mapred.reduce.tasks=5
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结果：
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e.9.4 5
——————
a.7.2 6
e.5.9 22
——————
d.1.5 23
e.5.1 23
e.5.1 45
f.8.3 3
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可见，这次是以前3列作为key的，而partition则以key中的第2-3列，因此以“e”开头的行被拆散了，但第二三列相同的“5，1”被分到一个桶内。在同一个桶内，依然是从key的第一列开始排序的，注意，KeyFieldBasePartitioner只影响分桶并不影响排序。
mapred.text.key.partitioner.options 设置key内某个字段或者某个字段范围用做partition