Hadoop对文本文件的快速全局排序实现方法及分析

一、背景

Hadoop中实现了用于全局排序的InputSampler类和TotalOrderPartitioner类，调用示例是org.apache.hadoop.examples.Sort。

但是当我们以Text文件作为输入时，结果并非按Text中的string列排序，而且输出结果是SequenceFile。

原因：

1） hadoop在处理Text文件时，key是行号LongWritable类型，InputSampler抽样的是key，TotalOrderPartitioner也是用key去查找分区。这样，抽样得到的partition文件是对行号的抽样，结果自然是根据行号来排序。

2）大数据量时，InputSampler抽样速度会非常慢。比如，RandomSampler需要遍历所有数据，IntervalSampler需要遍历文件数与splits数一样。SplitSampler效率比较高，但它只抽取每个文件前面的记录，不适合应用于文件内有序的情况。

二、功能

1. 实现了一种局部抽样方法PartialSampler，适用于输入数据各文件是独立同分布的情况

2. 使RandomSampler、IntervalSampler、SplitSampler支持对文本的抽样

3. 实现了针对Text文件string列的TotalOrderPartitioner

三、实现

1. PartialSampler

PartialSampler从第一份输入数据中随机抽取第一列文本数据。PartialSampler有两个属性：freq（采样频率），numSamples（采样总数）。

public K[] getSample(InputFormat inf, JobConf job) throws IOException {
   InputSplit[] splits = inf.getSplits(job, job.getNumMapTasks());
   ArrayList samples = new ArrayList(numSamples);
   Random r = new Random();
   long seed = r.nextLong();
   r.setSeed(seed);
   LOG.debug("seed: " + seed);   
   // 对splits【0】抽样
   for (int i = 0; i < 1; i++) {
    System.out.println("PartialSampler will getSample splits["+i+"]");
    RecordReader reader = inf.getRecordReader(splits[i], job,
      Reporter.NULL);
    K key = reader.createKey();
    V value = reader.createValue();
    while (reader.next(key, value)) {
     if (r.nextDouble() <= freq) {
      if (samples.size() < numSamples) {
        // 选择value中的第一列抽样
        Text value0 = new Text(value.toString().split("\t")[0]);     
        samples.add((K) value0);        
      } else {
       // When exceeding the maximum number of samples, replace a
       // random element with this one, then adjust the frequency
       // to reflect the possibility of existing elements being
       // pushed out
       int ind = r.nextInt(numSamples);
       if (ind != numSamples) {
        Text value0 = new Text(value.toString().split("\t")[0]); 
        samples.set(ind, (K) value0);
       }
       freq *= (numSamples - 1) / (double) numSamples;
      }
      key = reader.createKey();
     }
    }    
    reader.close();
   }
   return (K[])samples.toArray();
  }

首先通过InputFormat的getSplits方法得到所有的输入分区；

然后扫描第一个分区中的记录进行采样。

记录采样的具体过程如下：

从指定分区中取出一条记录，判断得到的随机浮点数是否小于等于采样频率freq

　　如果大于则放弃这条记录；

　　如果小于，则判断当前的采样数是否小于最大采样数，

　　　　如果小于则这条记录被选中，被放进采样集合中；

　　　　否则从【0，numSamples】中选择一个随机数，如果这个随机数不等于最大采样数numSamples，则用这条记录替换掉采样集合随机数对应位置的记录，同时采样频率freq减小变为freq*(numSamples-1)/numSamples。

然后依次遍历分区中的其它记录。

note：

1）PartialSampler只适用于输入数据各文件是独立同分布的情况。

2）自带的三种Sampler通过修改samples.add(key)为samples.add((K) value0); 也可以实现对第一列的抽样。

2. TotalOrderPartitioner

TotalOrderPartitioner主要改进了两点：

1）读partition时指定keyClass为Text.class

因为partition文件中的key类型为Text

在configure函数中，修改：

//Class keyClass = (Class)job.getMapOutputKeyClass();
Class keyClass = (Class)Text.class;

2）查找分区时，改用value查

public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
  Text value0 = new Text(value.toString().split("\t")[0]); 
  return partitions.findPartition((K) value0);
 }

3. Sort

1）设置InputFormat、OutputFormat、OutputKeyClass、OutputValueClass、MapOutputKeyClass

2）初始化InputSampler对象，抽样

3）partitionFile通过CacheFile传给TotalOrderPartitioner，执行MapReduce任务

 Class inputFormatClass = TextInputFormat.class;
  Class outputFormatClass = TextOutputFormat.class;
  Class outputKeyClass = Text.class;
  Class outputValueClass = Text.class;
  jobConf.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
  // Set user-supplied (possibly default) job configs
  jobConf.setNumReduceTasks(num_reduces);
  jobConf.setInputFormat(inputFormatClass);
  jobConf.setOutputFormat(outputFormatClass);
  jobConf.setOutputKeyClass(outputKeyClass);
  jobConf.setOutputValueClass(outputValueClass);
  if (sampler != null) {
   System.out.println("Sampling input to effect total-order sort...");
   jobConf.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
   Path inputDir = FileInputFormat.getInputPaths(jobConf)[0];
   inputDir = inputDir.makeQualified(inputDir.getFileSystem(jobConf));
   //Path partitionFile = new Path(inputDir, "_sortPartitioning");
   TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(jobConf, partitionFile);
   InputSampler.writePartitionFile(jobConf, sampler);
   URI partitionUri = new URI(partitionFile.toString() + "#" + "_sortPartitioning");
   DistributedCache.addCacheFile(partitionUri, jobConf);
   DistributedCache.createSymlink(jobConf);
  }
  FileSystem hdfs = FileSystem.get(jobConf);
  hdfs.delete(outputpath);
  hdfs.close();
  System.out.println("Running on " +
    cluster.getTaskTrackers() +
    " nodes to sort from " + 
    FileInputFormat.getInputPaths(jobConf)[0] + " into " +
    FileOutputFormat.getOutputPath(jobConf) +
    " with " + num_reduces + " reduces.");
  Date startTime = new Date();
  System.out.println("Job started: " + startTime);
  jobResult = JobClient.runJob(jobConf);

四、执行

usage：

hadoop jar yitengfei.jar com.yitengfei.Sort [-m ] [-r ]
[-splitRandom | // Sample from random splits at random (general)
-splitSample | // Sample from first records in splits (random data)
-splitInterval ] // Sample from splits at intervals (sorted data)
-splitPartial | // Sample from partial splits at random (general) ]

Example:

hadoop jar yitengfei.jar com.yitengfei.Sort -r 10 -splitPartial 0.1 10000 10 /user/rp-rd/yitengfei/sample/input /user/rp-rd/yitengfei/sample/output /user/rp-rd/yitengfei/sample/partition

五、性能

200G输入数据，15亿条url，1000个分区，排序时间只用了6分钟

总结

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