Hadoop MapReduce应用案例——排序

1.实例描述

对输入文件中的数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第二个数字代表原始数据，第一个数字代表这个原始数据在数据集中的位次。

样例输入：

file1.txt:

2
32
654
32
15
756
65223

file2.txt:

5956
22
650
92

file3.txt

26
54
6

样例输出：

1 2
2 6
3 15
4 22
5 26
6 32
7 32
8 54
9 92
10 650
11 654
12 756
13 5956
14 65223

 

2.设计思路

首先需要了解MapReduce过程中的默认排序跪着。它是按照key值进行排序，如果key为封装的IntWritable类型，那么MapReduce按照数字的大小排序；如果key为封装String的Text类型，那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序。需要注意的是，Reduce自动排序的数据仅仅是发送到自己所在节点的数据，使用默认的排序并不能保证全局的顺序，因为在排序还有一个partition的过程，默认无法保证分割后各个Reduce上的数据整体式有序的。所以要想使用默认的排序过程，还必须定义自己的Partition类，保证执行Partition过程之后所有Reduce上的数据在整体上是有序的，然后在对局部Reduce上的数据进行默认排序，这样才能保证所有数据有序。因此首先应该使用封装int的IntWritable型数据结构，也就是将读入的数据在Map中转化成IntWritable型，然后作为key值输出（value任意）；其次需要重写partition类，保证整体有序，利用输入数据的最大值除以系统partition数量的商作为分割数据的边界增量，也就是说分割数据的边界为此商的1倍、2倍至numPartition-1倍，这样就能保证执行 partition后的数据时整体有序的；然后Reduce获得之后，根据value-list中元素的个数将输入的key作为value的输出次数，输出的key是一个全局变量，用于统计当前key的位次。需要注意的是，这个程序中没有配置Combiner,也就是说在MapReduce过程不使用Combiner。

 

3.程序代码

程序代码如下：

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
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.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Sort {
	//map将输入中的value化成IntWritable类型，作为输出的key
	public static class Map extends Mapper {
		private static IntWritable data = new IntWritable();

		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,
				InterruptedException {
			String line = value.toString();
			data.set(Integer.parseInt(line));
			context.write(data, new IntWritable(1));
		}
	}

	//reduce将输入中的key复制到输出的value上，然后根据输入的
	//value-list中的元素的个数决定key的输出次数
	//用全局的linenum来代表key的位次
	public static class Reduce extends Reducer {
		private static IntWritable linenum = new IntWritable(1);

		@SuppressWarnings("unused")
		public void reduce(IntWritable key, Iterable values, Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
			for (IntWritable val : values) {
				context.write(linenum, key);
				linenum = new IntWritable(linenum.get() + 1);
			}

		}
	}

	//自定义Partition函数，此函数根据输入数据的最大值和MapReduce框架中
	//Partition的数据获取将输入数据按照大小分块的边界，然后根据输入数值和
	//边界的观关系返回对应的Partition ID
	public static class Partition extends Partitioner {
		@Override
		public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numPartitins) {
			int maxNumber = 65223;
			int bound = maxNumber / numPartitins + 1;
			int keyNumber = key.get();
			for (int i = 1; i <= numPartitins; i++) {
				if (keyNumber < bound * i && keyNumber >= bound * (i - 1)) {
					return i - 1;
				}
			}
			return -1;
		}

	}

	@SuppressWarnings("deprecation")
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
		if (otherArgs.length != 2) {
			System.err.println("Usage WordCount  ");
			System.exit(2);
		}
		Job job = new Job(conf, "Sort");
		job.setJarByClass(Sort.class);
		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setReducerClass(Reduce.class);
		job.setPartitionerClass(Partition.class);
		job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}

}

 

参考：

1.Hadoop实战第2版 陆嘉恒 著