Maven工程的MapReduce程序3---实现统计各部门员工薪水总和功能(优化)

本文在实现统计各部门员工薪水总和功能的基础上进行，还没实现的话请参考：实现统计各部门员工薪水总和功能

优化项目：

1.使用序列化

2.实现分区Patitioner

3.Map使用Combiner

 

使用序列化

本案例是在实现统计各部门员工薪水总和功能基础上进行。

序列化与反序列化：

序列化是指将Java对象转换为二进制串的过程，方便网络传输；

反序列化是指将二进制串转换为Java对象的过程。

MapReduce编程模型及编程思路：

与 实现统计各部门员工薪水总和功能相比，本案例要多建立一个Employee类，Employee类代码如下：

package com.myXuliehua;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

//定义Employee类实现序列化接口
public class Employee implements Writable{
	
	//字段名 EMPNO, ENAME,    JOB,   MGR,   HIREDATE,  SAL, COMM, DEPTNO
	//数据类型：Int，Char，          Char  ， Int，     Date  ，       Int   Int，  Int
	//数据: 7654, MARTIN, SALESMAN, 7698, 1981/9/28, 1250, 1400, 30
	
	//由以上定义变量
	private int empno;
	private String ename;
	private String job;
	private int mgr;
	private String hiredate;
	private int sal;
	private int comm;//奖金
	private int deptno;
	

	//序列化方法：将java对象转化为可跨机器传输数据流（二进制串/字节）的一种技术
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		out.writeInt(this.empno);
		out.writeUTF(this.ename);
		out.writeUTF(this.job);
		out.writeInt(this.mgr);
		out.writeUTF(this.hiredate);
		out.writeInt(this.sal);
		out.writeInt(this.comm);
		out.writeInt(this.deptno);
		
	}
	//反序列化方法：将可跨机器传输数据流（二进制串）转化为java对象的一种技术
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		this.empno = in.readInt();
		this.ename = in.readUTF();
		this.job = in.readUTF();
		this.mgr = in.readInt();
		this.hiredate = in.readUTF();
		this.sal = in.readInt();
		this.comm = in.readInt();
		this.deptno = in.readInt();
	}
	//其他类通过set/get方法操作变量：Source-->Generator Getters and Setters
	public int getEmpno() {
		return empno;
	}
	public void setEmpno(int empno) {
		this.empno = empno;
	}
	public String getEname() {
		return ename;
	}
	public void setEname(String ename) {
		this.ename = ename;
	}
	public String getJob() {
		return job;
	}
	public void setJob(String job) {
		this.job = job;
	}
	public int getMgr() {
		return mgr;
	}
	public void setMgr(int mgr) {
		this.mgr = mgr;
	}
	public String getHiredate() {
		return hiredate;
	}
	public void setHiredate(String hiredate) {
		this.hiredate = hiredate;
	}
	public int getSal() {
		return sal;
	}
	public void setSal(int sal) {
		this.sal = sal;
	}
	public int getComm() {
		return comm;
	}
	public void setComm(int comm) {
		this.comm = comm;
	}
	public int getDeptno() {
		return deptno;
	}
	public void setDeptno(int deptno) {
		this.deptno = deptno;
	}
	
}

实现分区Patitioner

本案例是对使用序列化案例的优化：可指定输出文件的个数，实现结果分区存放。

MapReduce默认只有一个Reduce输出文件 例如：part-r-00000。

分区Partitioner可输出多个Reduce，并有多个不同的输出文件     例如：part-r-00000 ,  part-r-00001, part-r-00002。

 

MapReduce编程模型及编程思路：

与分区序列化相比，本案例多出一个Patition类 ，Patition类代码如下：

package com.myPatition;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
//                                    map-outputs:k2,v2-->IntWritable, Employee 
public class SalaryTotalPartitioner extends Partitioner{

	@Override
	public int getPartition(IntWritable k2, Employee v2, int numPatition) {
		
		//如何分区: 每个部门放在一个分区
		if(v2.getDeptno() == 10) {
			//放入1号分区中
			return 1%numPatition;// 1%3=1
		}else if(v2.getDeptno() == 20){
			//放入2号分区中
			return 2%numPatition;// 2%3=2
		}else {
			//放入3号分区中
			return 3%numPatition;// 3%3=0
		}			
	}
}

 

Map使用Combiner

本案例是在实现统计各部门员工薪水总和功能基础上进行。

使用Combine是指在Map输出时使用一次Reduce进行合并中间结果，可以减少Shuffle网络传输次数，提高效率。但注意有些场合不能使用Combiner，例如求平均值时。

MapReduce编程模型及编程思路：

使用Combine很简单，仅仅只需要在Main类中添加，如上图2.1步骤一句代码。 

 

附上三个优化案例的详细代码参考：

链接：https://pan.baidu.com/s/1grC-KLpM6oI2iCY7HkCKwA 
提取码：140m 

 

完成！ enjoy it!