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需求
有下面的数据：
cookieId time url
2 12:12:34 2_hao123
3 09:10:34 3_baidu
1 15:02:41 1_google
3 22:11:34 3_sougou
1 19:10:34 1_baidu
2 15:02:41 2_google
1 12:12:34 1_hao123
3 23:10:34 3_soso
2 05:02:41 2_google假如我们现在的需求是先按 cookieId 排序，然后按 time 排序，以便按 session 切分日志，排序后的结果如下：
---------------------------------
1 12:12:34 1_hao123
1 15:02:41 1_google
1 19:10:34 1_baidu
---------------------------------
2 05:02:41 2_google
2 12:12:34 2_hao123
2 15:02:41 2_google
---------------------------------
3 09:10:34 3_baidu
3 22:11:34 3_sougou
3 23:10:34 3_soso要求使用MapReduce程序实现。
程序思路分析
Map函数：
/**
* Map函数，解析每一行记录为AccessLogWritable，这样Map输出的时候就可以根据
* AccessLogWritable对象中的两个字段进行排序，从而实现前面要求的二次排序需求
* 也就是说，排序依旧是依赖Map输出时的排序，但是规则是我们在AccessLogWritable中定义的
*/
Reduce函数：
/**
* 经过shuffle后到达Reducer的数据已经是有序的，所以直接写出即可
*/所以为了进行多个数据的比较，我们需要自定义key来作为Map输出的key。
MapReduce程序
关于如何进行数据的排序，思路已经在代码注释中有说明，不过需要注意的是，这里使用了前面开发的Job工具类来开发驱动程序。
SecondSortJob.java
package com.uplooking.bigdata.mr.secondsort;
import com.uplooking.bigdata.common.utils.MapReduceJobUtil;
import com.uplooking.bigdata.mr.sort.SortJob;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import java.io.IOException;
/**
* MapReduce排序之二次排序
*/
public class SecondSortJob {
/**
* 驱动程序，使用工具类使用Job
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args == null || args.length < 2) {
System.err.println("Parameter Errors! Usages: ");
System.exit(-1);
}
Job job = MapReduceJobUtil.buildJob(new Configuration(),
SecondSortJob.class,
args[0],
TextInputFormat.class,
SecondSortMapper.class,
AccessLogWritable.class,
NullWritable.class,
new Path(args[1]),
TextOutputFormat.class,
SecondSortReducer.class,
AccessLogWritable.class,
NullWritable.class);
// ReduceTask必须设置为1
job.setNumReduceTasks(1);
job.waitForCompletion(true);
}
/**
* Map函数，解析每一行记录为AccessLogWritable，这样Map输出的时候就可以根据
* AccessLogWritable对象中的两个字段进行排序，从而实现前面要求的二次排序需求
* 也就是说，排序依旧是依赖Map输出时的排序，但是规则是我们在AccessLogWritable中定义的
*/
public static class SecondSortMapper extends Mapper {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 解析每一行
String[] fields = value.toString().split("\t");
if(fields == null || fields.length < 3) {
return;
}
String cookieId = fields[0];
String time = fields[1];
String url = fields[2];
// 构建AccessLogWritable对象
AccessLogWritable logLine = new AccessLogWritable(cookieId, time, url);
// 写出到context
context.write(logLine, NullWritable.get());
}
}
/**
* 经过shuffle后到达Reducer的数据已经是有序的，所以直接写出即可
*/
public static class SecondSortReducer extends Reducer {
@Override
protected void reduce(AccessLogWritable key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
} AccessLogWritable.java
package com.uplooking.bigdata.mr.secondsort;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
/**
* 自定义Hadoop数据类型，作为key，需要实现WritableComparable接口
* map中排序需要比较的对象为AccessLogWritable，所以泛型填写为AccessLogWritable
*/
public class AccessLogWritable implements WritableComparable {
private String cookieId;
private String time;
private String url;
/**
* 空参构造方法，必须要有，否则会有下面的异常：
Caused by: java.lang.NoSuchMethodException: com.uplooking.bigdata.mr.secondsort.AccessLogWritable.()
at java.lang.Class.getConstructor0(Class.java:3082)
at java.lang.Class.getDeclaredConstructor(Class.java:2178)
at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:125)
... 16 more
*/
public AccessLogWritable() {
}
public AccessLogWritable(String cookieId, String time, String url) {
this.cookieId = cookieId;
this.time = time;
this.url = url;
}
/**
* 比较的方法，定义的规则为：
* 先按 cookieId 排序，然后按 time 排序
* @param o
* @return
*/
public int compareTo(AccessLogWritable o) {
int ret = this.cookieId.compareTo(o.cookieId);
// 如果cookieId比较结果相同，再比较time
if(ret == 0) {
ret = this.time.compareTo(o.time);
}
return ret;
}
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(cookieId);
out.writeUTF(time);
out.writeUTF(url);
}
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.cookieId = in.readUTF();
this.time = in.readUTF();
this.url = in.readUTF();
}
@Override
public String toString() {
return cookieId + "\t" + time + "\t" + url;
}
} 测试
这里使用本地环境来运行MapReduce程序，输入的参数如下：
/Users/yeyonghao/data/input/secondsort /Users/yeyonghao/data/output/mr/secondsort也可以将其打包成jar包，然后上传到Hadoop环境中运行。
运行程序后，查看输出结果如下：
yeyonghao@yeyonghaodeMacBook-Pro:~/data/output/mr/secondsort$ cat part-r-00000
1 12:12:34 1_hao123
1 15:02:41 1_google
1 19:10:34 1_baidu
2 05:02:41 2_google
2 12:12:34 2_hao123
2 15:02:41 2_google
3 09:10:34 3_baidu
3 22:11:34 3_sougou
3 23:10:34 3_soso可以看到，通过使用自定义的key，我们的MapReduce程序已经完成了二次排序的功能。
扩展：如何实现多次排序
其实如果上面的程序能够理解清楚的话，多次排序的思路应该也是很自然就可以想到的，因为比较的规则其实是在key中定义的，而对于Map来说，是依据key来进行排序的，所以如果需要进行多次排序，我们就可以在自定义的key的compareTo方法中来实现多次排序的规则，有兴趣的朋友可以自行写出这样的程序，这里就不再说明。