Hadoop学习四十三：MapReduce的二次排序

 

一.概述

     关于二次排序的文章，网上很多，比喻http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html就写的不错。在此文基础上补充几点。 

 

二.job.setPartitionerClass在什么地方被用到

     mapper里每一次write，都会调用到

collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));注partitions = jobContext.getNumReduceTasks();

 

   从而使用到PartitionerClass。

    参考MapTask write方法 line690。

 

 

三.job.setSortComparatorClass

      在sortAndSpill时触发。

       而进入sortAndSpill的时机有map阶段正在进行时缓冲区的数据已经达到阈值，或者map阶段完后的output.close(mapperContext);顺便说一下Mapper的clean方法是在map阶段完成，我以前一直以为是map阶段完后执行。这也是为什么每一个Mapper的输出都是有序的原因，也是Reduce Shuffle阶段的准备。

      原始文件

1	1b
1	1a
3	3a
2	2A
2	2a

 

      采用快速排序(调用SortComparatorClass的compare方法)。生成的file.out文件。好像有些字符没显示出来。

     11a1a11b1b22A2A22a2a33a3a?SU

      代码MapTask line763

try {
      input.initialize(split, mapperContext);
      mapper.run(mapperContext);//mapper阶段
      mapPhase.complete();
      setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);
      statusUpdate(umbilical);
      input.close();//关闭RecordWriter
      input = null;
      output.close(mapperContext);
      output = null;
    } finally {
      closeQuietly(input);
      closeQuietly(output, mapperContext);
    }

 

 

 

四.job.setGroupingComparatorClass

     决定了一个分区下的那些value，被分为一组。先阅读http://zy19982004.iteye.com/admin/blogs/2037907。在Merge & Sort阶段后，数据已经是有序的了。此时只需要比较当前value与下一个value是否相等(调用GroupingComparatorClass的compare方法)，相等就为一组。  所以compare方法的返回值int没多大意思，因为只需nextValueIsSame = result == 0。上述数据的调用轨迹为

TextPair [first=1, second=1a] TextPair [first=1, second=1b]
TextPair [first=1, second=1b] TextPair [first=2, second=2A]
TextPair [first=2, second=2A] TextPair [first=2, second=2a]
TextPair [first=2, second=2a] TextPair [first=3, second=3a]