Hadoop已经内置的若干个采样器, InputSampler 类实现了Sampler接口，该接口的唯一成员方法是getsampler，返回一系列样本键。这个接口通常不直接由客户端调用，二十由InputSampler类的静态方法writePartitionFile()调用，目的是创建一个顺序文件（SequenceFile）来存储定义分区的键。

简单的代码（权威指南中的）：

InputSampler.RandomSampler sampler = new InputSampler.RandomSampler(1.0, 20, 3);
Path input = FileInputFormat.getInputPaths(conf)[0];
input = input.makeQualified(input.getFileSystem(conf));
Path partitionFile = new Path(input, "_partitions");
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile);
InputSampler.writePartitionFile(conf, sampler);// 目的是创建一个顺序文件来存储定义的分区的键, 这个顺序文件就是路径partitionFile 所指示的文件。

其中 writePartitionFile(JobConf job, InputSampler.Sampler sampler)这个函数是将采样的结果排序，然后按照分区的个数n，将排序后的结果平均分为n分，取n-1个分割点，这个分割点具体取的时候，运用了一些4舍5入的方法，最简答的理解就是取后n-1个组中每组的第一个采样值就OK了。

上面提到了SequenceFile. 那这里就简单插一下SequenceFile文件的读问题吧。 目的是用于记录二进制类型的key/value对的，SequenceFile 同样也可作为小文件的容器。提供了Writer,Reader 和 SequenceFile.Sorter 三个类用于完成写，读，和排序。

以下是读一个SequenceFIle 的例子。

SequenceFile.Reader read = null;
FileSystem fs = FileSystem.get(partitionURI, conf);
read = new SequenceFile.Reader(fs, partitionFile, conf);
IntWritable key = (IntWritable) ReflectionUtils.newInstance(read.getKeyClass(), conf); //顺序文件中的key类型
NullWritable value = (NullWritable) ReflectionUtils.newInstance(read.getValueClass(), conf);//value类型

while(read.next(key, value)){
// do something you want

// System.out.println(" The key is "+ key.toString());}

IOUtils.closeStream(read); //最后要关闭read

这里要提醒一下，如果你指定reduce task的个数如果为1，那么即使你采样了，采了很多个，但是writePartitionFile 函数是不会向你指定的顺序文件中写入数据的（想想也是吗？可惜当时脑子坏掉了，就只想着怎么文件是空的，忘记改reduce task的个数了，囧阿）。