默認(rèn)情況下，Map輸出的結(jié)果會對Key進行默認(rèn)的排序，但是有時候需要對Key排序的同時還需要對Value進行排序，這時候就要用到二次排序了。下面我們來說說二次排序
1、二次排序原理
我們把二次排序分為以下幾個階段
Map起始階段
在Map階段，使用job.setInputFormatClass()定義的InputFormat，將輸入的數(shù)據(jù)集分割成小數(shù)據(jù)塊split，同時InputFormat提供一個RecordReader的實現(xiàn)。在這里我們使用的是TextInputFormat，它提供的RecordReader會將文本的行號作為Key，這一行的文本作為Value。這就是自定 Mapper的輸入是LongWritable,Text> 的原因。然后調(diào)用自定義Mapper的map方法，將一個個LongWritable,Text>鍵值對輸入給Mapper的map方法
Map最后階段
在Map階段的最后，會先調(diào)用job.setPartitionerClass()對這個Mapper的輸出結(jié)果進行分區(qū)，每個分區(qū)映射到一個Reducer。每個分區(qū)內(nèi)又調(diào)用job.setSortComparatorClass()設(shè)置的Key比較函數(shù)類排序?？梢钥吹?，這本身就是一個二次排序。如果沒有通過job.setSortComparatorClass()設(shè)置 Key比較函數(shù)類，則使用Key實現(xiàn)的compareTo()方法
Reduce階段
在Reduce階段，reduce()方法接受所有映射到這個Reduce的map輸出后，也會調(diào)用job.setSortComparatorClass()方法設(shè)置的Key比較函數(shù)類，對所有數(shù)據(jù)進行排序。然后開始構(gòu)造一個Key對應(yīng)的Value迭代器。這時就要用到分組，使用 job.setGroupingComparatorClass()方法設(shè)置分組函數(shù)類。只要這個比較器比較的兩個Key相同，它們就屬于同一組，它們的 Value放在一個Value迭代器，而這個迭代器的Key使用屬于同一個組的所有Key的第一個Key。最后就是進入Reducer的 reduce()方法，reduce()方法的輸入是所有的Key和它的Value迭代器，同樣注意輸入與輸出的類型必須與自定義的Reducer中聲明的一致
接下來我們通過示例，可以很直觀的了解二次排序的原理
輸入文件 sort.txt 內(nèi)容為
40 20 40 10 40 30 40 5 30 30 30 20 30 10 30 40 50 20 50 50 50 10 50 60
輸出文件的內(nèi)容（從小到大排序）如下
30 10 30 20 30 30 30 40 -------- 40 5 40 10 40 20 40 30 -------- 50 10 50 20 50 50 50 60
從輸出的結(jié)果可以看出Key實現(xiàn)了從小到大的排序，同時相同Key的Value也實現(xiàn)了從小到大的排序，這就是二次排序的結(jié)果
2、二次排序的具體流程
在本例中要比較兩次。先按照第一字段排序，然后再對第一字段相同的按照第二字段排序。根據(jù)這一點，我們可以構(gòu)造一個復(fù)合類IntPair ，它有兩個字段，先利用分區(qū)對第一字段排序，再利用分區(qū)內(nèi)的比較對第二字段排序。二次排序的流程分為以下幾步。
在本例中要比較兩次。先按照第一字段排序，然后再對第一字段相同的按照第二字段排序。根據(jù)這一點，我們可以構(gòu)造一個復(fù)合類IntPair ，它有兩個字段，先利用分區(qū)對第一字段排序，再利用分區(qū)內(nèi)的比較對第二字段排序。二次排序的流程分為以下幾步。
1、自定義 key
所有自定義的key應(yīng)該實現(xiàn)接口WritableComparable，因為它是可序列化的并且可比較的。WritableComparable 的內(nèi)部方法如下所示
// 反序列化，從流中的二進制轉(zhuǎn)換成IntPair
public void readFields(DataInput in) throws IOException
// 序列化，將IntPair轉(zhuǎn)化成使用流傳送的二進制
public void write(DataOutput out)
// key的比較
public int compareTo(IntPair o)
// 默認(rèn)的分區(qū)類 HashPartitioner，使用此方法
public int hashCode()
// 默認(rèn)實現(xiàn)
public boolean equals(Object right)
2、自定義分區(qū)
自定義分區(qū)函數(shù)類FirstPartitioner，是key的第一次比較，完成對所有key的排序。
public static class FirstPartitioner extends Partitioner IntPair,IntWritable>
在job中使用setPartitionerClasss()方法設(shè)置Partitioner
job.setPartitionerClasss(FirstPartitioner.Class);
3、Key的比較類
這是Key的第二次比較，對所有的Key進行排序，即同時完成IntPair中的first和second排序。該類是一個比較器，可以通過兩種方式實現(xiàn)。
1) 繼承WritableComparator。
public static class KeyComparator extends WritableComparator
必須有一個構(gòu)造函數(shù)，并且重載以下方法。
public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
2) 實現(xiàn)接口 RawComparator。
上面兩種實現(xiàn)方式，在Job中，可以通過setSortComparatorClass()方法來設(shè)置Key的比較類。
job.setSortComparatorClass(KeyComparator.Class);
注意：如果沒有使用自定義的SortComparator類，則默認(rèn)使用Key中compareTo()方法對Key排序。
4、定義分組類函數(shù)
在Reduce階段，構(gòu)造一個與 Key 相對應(yīng)的 Value 迭代器的時候，只要first相同就屬于同一個組，放在一個Value迭代器。定義這個比較器，可以有兩種方式。
1) 繼承 WritableComparator。
public static class GroupingComparator extends WritableComparator
必須有一個構(gòu)造函數(shù)，并且重載以下方法。
public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
2) 實現(xiàn)接口 RawComparator。
上面兩種實現(xiàn)方式，在 Job 中，可以通過 setGroupingComparatorClass()方法來設(shè)置分組類。
job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.Class);
另外注意的是，如果reduce的輸入與輸出不是同一種類型，則 Combiner和Reducer 不能共用 Reducer 類，因為
Combiner 的輸出是 reduce 的輸入。除非重新定義一個Combiner。
3、代碼實現(xiàn)
Hadoop的example包中自帶了一個MapReduce的二次排序算法，下面對 example包中的二次排序進行改進
package com.buaa;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
/**
* @ProjectName SecondarySort
* @PackageName com.buaa
* @ClassName IntPair
* @Description 將示例數(shù)據(jù)中的key/value封裝成一個整體作為Key，同時實現(xiàn) WritableComparable接口并重寫其方法
* @Author 劉吉超
* @Date 2016-06-07 22:31:53
*/
public class IntPair implements WritableComparableIntPair>{
private int first;
private int second;
public IntPair(){
}
public IntPair(int left, int right){
set(left, right);
}
public void set(int left, int right){
first = left;
second = right;
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException{
first = in.readInt();
second = in.readInt();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException{
out.writeInt(first);
out.writeInt(second);
}
@Override
public int compareTo(IntPair o)
{
if (first != o.first){
return first o.first ? -1 : 1;
}else if (second != o.second){
return second o.second ? -1 : 1;
}else{
return 0;
}
}
@Override
public int hashCode(){
return first * 157 + second;
}
@Override
public boolean equals(Object right){
if (right == null)
return false;
if (this == right)
return true;
if (right instanceof IntPair){
IntPair r = (IntPair) right;
return r.first == first r.second == second;
}else{
return false;
}
}
public int getFirst(){
return first;
}
public int getSecond(){
return second;
}
}
package com.buaa;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
/**
* @ProjectName SecondarySort
* @PackageName com.buaa
* @ClassName SecondarySort
* @Description TODO
* @Author 劉吉超
* @Date 2016-06-07 22:40:37
*/
@SuppressWarnings("deprecation")
public class SecondarySort {
public static class Map extends MapperLongWritable, Text, IntPair, IntWritable> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
int left = 0;
int right = 0;
if (tokenizer.hasMoreTokens()) {
left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
if (tokenizer.hasMoreTokens())
right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
context.write(new IntPair(left, right), new IntWritable(right));
}
}
}
/*
* 自定義分區(qū)函數(shù)類FirstPartitioner，根據(jù) IntPair中的first實現(xiàn)分區(qū)
*/
public static class FirstPartitioner extends PartitionerIntPair, IntWritable>{
@Override
public int getPartition(IntPair key, IntWritable value,int numPartitions){
return Math.abs(key.getFirst() * 127) % numPartitions;
}
}
/*
* 自定義GroupingComparator類，實現(xiàn)分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)分組
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
public static class GroupingComparator extends WritableComparator{
protected GroupingComparator(){
super(IntPair.class, true);
}
@Override
public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2){
IntPair ip1 = (IntPair) w1;
IntPair ip2 = (IntPair) w2;
int l = ip1.getFirst();
int r = ip2.getFirst();
return l == r ? 0 : (l r ? -1 : 1);
}
}
public static class Reduce extends ReducerIntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(IntPair key, IterableIntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (IntWritable val : values) {
context.write(new Text(Integer.toString(key.getFirst())), val);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
// 讀取配置文件
Configuration conf = new Configuration();
// 判斷路徑是否存在，如果存在，則刪除
Path mypath = new Path(args[1]);
FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf);
if (hdfs.isDirectory(mypath)) {
hdfs.delete(mypath, true);
}
Job job = new Job(conf, "secondarysort");
// 設(shè)置主類
job.setJarByClass(SecondarySort.class);
// 輸入路徑
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// 輸出路徑
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// Mapper
job.setMapperClass(Map.class);
// Reducer
job.setReducerClass(Reduce.class);
// 分區(qū)函數(shù)
job.setPartitionerClass(FirstPartitioner.class);
// 本示例并沒有自定義SortComparator，而是使用IntPair中compareTo方法進行排序 job.setSortComparatorClass();
// 分組函數(shù)
job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);
// map輸出key類型
job.setMapOutputKeyClass(IntPair.class);
// map輸出value類型
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// reduce輸出key類型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// reduce輸出value類型
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 輸入格式
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 輸出格式
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的hadoop二次排序的原理和實現(xiàn)方法，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問歡迎給我留言，小編會及時回復(fù)大家的！
您可能感興趣的文章:- Hadoop對文本文件的快速全局排序?qū)崿F(xiàn)方法及分析
