MapReduce-自定义比较器

接着上一篇 MapReduce-三次排序-曾经想不通的二次排序把其实例的需求改变一下，来说明如何定制GroupingComparatorClass和SortComparatorClass
下面就完成这篇博客要完成的问题
测试数据如下：
id,name,cost
1,mr1,3234
2,mr2,123
3,mr3,9877
4,mr4,348
5,mr5,12345
6,mr6,6646
7,mr7,98
8,mr8,12345
1,mr1,334
2,mr2,3123
3,mr3,97
4,mr4,231
5,mr5,122
6,mr6,3455
7,mr7,1222
8,mr8,12345
4,mr4,123
达到的效果：
找出每个用户的消费情况并从高到低排序
mr1     3234,334
mr2     3123,123
mr3     9877,97
mr4     348,231,123
mr5     12345,122
mr6     6646,3455
mr7     1222,98

mr8     12345,12345

自定义步骤：

1.如何自定义key比较函数类。这是key的第二次比较。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。 
public static class SortComparator extends WritableComparator 
必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) 
另一种方法是 实现接口RawComparator。 
在job中设置使用setSortComparatorClass。  
2.如何自定义分组函数类。
在reduce阶段，构造一个key对应的value迭代器的时候，只要first相同就属于同一个组，放在一个value迭代器。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。 
public static class GroupingComparator extends WritableComparator 
同key比较函数类，必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) 
同key比较函数类，分组函数类另一种方法是实现接口RawComparator。 
在job中设置使用setGroupingComparatorClass。  

自定义Key:

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

public class SecondSortClass implements WritableComparable {
	/**
	 * 自定义类型的中包含的变量，本例中的变量都是用于排序的变量
	 * 后序的事例中我们还将定义一些其它功能的变量
	 */
	private String first;
	private int second;
	public SecondSortClass() {}
	public SecondSortClass(String first, int second) {
		this.first = first;
		this.second = second;
	}
	/**
	 * 反序列化，从流中的二进制转换成自定义Key
	 */
	@Override
	public void readFields(DataInput input) throws IOException {
		this.first = input.readUTF();
		this.second = input.readInt();
	}
	/**
	 * 序列化，将自定义Key转化成使用流传送的二进制 
	 */
	@Override
	public void write(DataOutput output) throws IOException {
		output.writeUTF(first);
		output.writeInt(second);
	}

	public String getFirst() {
		return first;
	}

	public void setFirst(String first) {
		this.first = first;
	}

	public int getSecond() {
		return second;
	}

	public void setSecond(int second) {
		this.second = second;
	}
	/**
	 * 这里不实现此方法，我们会在SortComparator中实现
	 */
	@Override
	public int compareTo(SecondSortClass o) {
		return 0;
	}
}

自定义排序比较器：

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;

public class SortComparator extends WritableComparator {
	public SortComparator() {
		super(SecondSortClass.class, true);
	}
	@Override
	public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
		SecondSortClass a1 = (SecondSortClass)a;
		SecondSortClass b1 = (SecondSortClass)b;
		/**
		 * 首先根据第一个字段排序，然后根据第二个字段排序
		 */
		if(!a1.getFirst().equals(b1.getFirst())) {
			return a1.getFirst().compareTo(b1.getFirst());
		} else {
			return -(a1.getSecond() - b1.getSecond());
		}
	}
}

自定义分组比较器：

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;

public class GroupingComparator extends WritableComparator {
	public GroupingComparator() {
		super(SecondSortClass.class, true);
	}
	@Override
	public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
		SecondSortClass a1 = (SecondSortClass) a;
		SecondSortClass b1 = (SecondSortClass) b;
		/**
		 * 只根据第一个字段进行分组
		 */
		return a1.getFirst().compareTo(b1.getFirst());
	}
}

map阶段：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class SecondMapper extends Mapper {
	private IntWritable cost = new IntWritable();
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		String line = value.toString().trim();
		if(line.length() > 0) {
			String[] arr = line.split(",");
			if(arr.length == 3) {
				cost.set(Integer.valueOf(arr[2]));
				context.write(new SecondSortClass(arr[1],Integer.valueOf(arr[2])), cost);
			}
		}
	}
}

reduce阶段：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class SecondReducer extends Reducer {

	private Text okey = new Text();
	private Text ovalue = new Text();
	@Override
	protected void reduce(SecondSortClass key, Iterable values, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		/**
		 * 把同一用户的消费情况进行拼接
		 */
		for ( IntWritable value : values  ) {
			sb.append(",");
			sb.append(value.get());
		}
		//删除第一逗号
		sb.delete(0, 1);
		okey.set(key.getFirst());
		ovalue.set(sb.toString());
		context.write(okey, ovalue);
	}
}

启动函数：

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.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class JobMain {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		Configuration configuration = new Configuration();
		Job job = new Job(configuration, "sort-grouping-job");
		job.setJarByClass(JobMain.class);
		job.setMapperClass(SecondMapper.class);
		job.setMapOutputKeyClass(SecondSortClass.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
		//设置排序比较器
		job.setSortComparatorClass(SortComparator.class);
		//设置分组比较器
		job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);
		job.setReducerClass(SecondReducer.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		Path outputDir = new Path(args[1]);
		FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
		if(fs.exists(outputDir)) {
			fs.delete(outputDir, true);
		}
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);
		System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0: 1);
	}
}

运行结果：

结论：
这里只是简单的说明了如何定制排序比较器和分组比较器，这个事例还可以加上TopK的功能，即取出某个用户最高的消费的前N笔并输出，这里就不在实现，如果有兴趣可以根据MapReduce-TopK自行实现，下一篇博客将说明如何定制partitioner，所使用的实例为分别求数据中奇数行和偶数行之和。