MapReduce排序分组

一、什么是inputSplit

      InputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为map task最小输入单位。分片是基于文件基础上出来的而来的概念，通俗的理解一个文件可以切分为多少个片段，每个片段包括了<文件名，开始位置，长度，位于哪些主机>等信息。在MapTask拿到这些分片后，会知道从哪开始读取数据。

二、Combiner Partitioner Shuffle

    Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能

     Partitioner:规定哪个key到哪个Reducer的分配过程。分区Partitioner主要作用在于以下两点：

                1.根据业务需要，产生多个输出文件

                2.多个reduce任务并发运行，提高整体job的运行效率

    shuffle：针对多个map任务的输出按照不同的分区（Partition）通过网络复制到不同的reduce任务节点上，这个过程就称作为Shuffle。

三、MapReduce排序分组

      private static class  A implements WritableComparable {
        long firstNum;
        long secondNum;
?
        public MyNewKey() {
        }
?
        public MyNewKey(long first, long second) {
            firstNum = first;
            secondNum = second;
        }
?
        @Override
        public void write(DataOutput out) throws IOException {
            out.writeLong(firstNum);
            out.writeLong(secondNum);
        }
?
        @Override
        public void readFields(DataInput in) throws IOException {
            firstNum = in.readLong();
            secondNum = in.readLong();
        }
?
        /*
         * 当key进行排序时会调用以下这个compreTo方法
         */
        @Override
        public int compareTo(MyNewKey anotherKey) {
            long min = firstNum - anotherKey.firstNum;
            if (min != 0) {
                // 说明第一列不相等，则返回两数之间小的数
                return (int) min;
            } else {
                return (int) (secondNum - anotherKey.secondNum);
            }
        }
    }


































A  implements WritableComparable{




}


IntWritable x-->key  int
A---->key
















map(k1,v1)  //  1,5-->A a1=A(1,5);
k2=A
v2=NullWritable




reduce(k2,v2)
k2->split(1,5)->k3=1  v3=5-->context






























Top-key


1
2
3
4


5




class mapper{   //mapper  start
1.setup()-------init  1
int[5]  tops;


2.map(k1,v1){               //  split m-->map m
String val=v1.tostring();
Arrays.sort(tops);
if(tops[0]    tops[0]=val


for(tops) 
}


3.cleanup()------------destory  1
{
for(i:tops)
context.write(i,tops[i]);   //output
}


}  //mapper end








output
1  5 
2  4   
3  3