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目录
- 排序概述
- 获取Mapper输出的key的比较器(源码)
- 案例实操（区内排序）
- 自定义排序器，使用降序
- Key实现Comparable进行比较
排序概述
- 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。
- Map Task和ReduceTask均会默认对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
- 黑默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。
- 对于
MapTask，它会将处理的结果暂时放到一个缓冲区中，当缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次排序，并将这些有序数据写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行一次合并，以将这些文件合并成一个大的有序文件。 - 对于
ReduceTask，它从每个MapTak上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阑值，则放到磁盘上，否则放到内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次合并以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。 - 排序器：排序器影响的是排序的速度（效率，对什么排序？），QuickSorter
- 比较器：比较器影响的是排序的结果（按照什么规则排序）
获取Mapper输出的key的比较器(源码)
public RawComparator getOutputKeyComparator() {
// 从配置中获取mapreduce.job.output.key.comparator.class的值，必须是RawComparator类型，如果没有配置，默认为null
Class theClass = getClass(JobContext.KEY_COMPARATOR, null, RawComparator.class);
// 一旦用户配置了此参数，实例化一个用户自定义的比较器实例
if (theClass != null){
return ReflectionUtils.newInstance(theClass, this);
}
//用户没有配置，判断Mapper输出的key的类型是否是WritableComparable的子类，如果不是，就抛异常，如果是，系统会自动为我们提供一个key的比较器
return WritableComparator.get(getMapOutputKeyClass().asSubclass(WritableComparable.class), this);
}
案例实操（区内排序）
需求
对每个手机号按照上行流量和下行流量的总和进行内部排序。
思考
因为Map Task和ReduceTask均会默认对数据按照key进行排序，所以需要把流量总和设置为Key，手机号等其他内容设置为value
FlowBeanMapper.java
public class FlowBeanMapper extends Mapper{
private LongWritable out_key=new LongWritable();
private Text out_value=new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split("\t");
//封装总流量为key
out_key.set(Long.parseLong(words[3]));//切分后，流量和的下标为3
//封装其他内容为value
out_value.set(words[0]+"\t"+words[1]+"\t"+words[2]);
context.write(out_key, out_value);
}
}
FlowBeanReducer.java
public class FlowBeanReducer extends Reducer{
@Override
protected void reduce(LongWritable key, Iterable values,
Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Text value : values) {
context.write(value, key);
}
}
}
FlowBeanDriver.java
public class FlowBeanDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Path inputPath=new Path("E:\\mroutput\\flowbean");
Path outputPath=new Path("e:/mroutput/flowbeanSort1");
//作为整个Job的配置
Configuration conf = new Configuration();
//保证输出目录不存在
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
if (fs.exists(outputPath)) {
fs.delete(outputPath, true);
}
// ①创建Job
Job job = Job.getInstance(conf);
// ②设置Job
// 设置Job运行的Mapper，Reducer类型，Mapper,Reducer输出的key-value类型
job.setMapperClass(FlowBeanMapper.class);
job.setReducerClass(FlowBeanReducer.class);
// Job需要根据Mapper和Reducer输出的Key-value类型准备序列化器，通过序列化器对输出的key-value进行序列化和反序列化
// 如果Mapper和Reducer输出的Key-value类型一致，直接设置Job最终的输出类型
//由于Mapper和Reducer输出的Key-value类型不一致(maper输出类型是long-text，而reducer是text-value)
//所以需要额外设定
job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
// 设置输入目录和输出目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// 默认升序排，可以设置使用自定义的比较器
//job.setSortComparatorClass(DecreasingComparator.class);
// ③运行Job
job.waitForCompletion(true);
}
}
运行结果(默认升序排)
自定义排序器，使用降序
-
方法一：自定义类，这个类必须是
RawComparator类型，通过设置mapreduce.job.output.key.comparator.class自定义的类的类型。
自定义类时，可以继承WriableComparator类，也可以实现RawCompartor
调用方法时，先调用RawCompartor. compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2)，再调用RawCompartor.compare() -
方法二：定义Mapper输出的key,让key实现
WritableComparable，实现CompareTo()
MyDescComparator.java
public class MyDescComparator extends WritableComparator{
@Override
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1,byte[] b2, int s2, int l2) {
long thisValue = readLong(b1, s1);
long thatValue = readLong(b2, s2);
//这里把第一个-1改成1，把第二个1改成-1，就是降序排
return (thisValue运行结果
Key实现Comparable进行比较
思路二：把map输出时的key封装为一个bean，这个key包含上行流量、下行流量、总流量，value只有手机号
FlowBean.java
public class FlowBean implements WritableComparable{
private long upFlow;
private long downFlow;
private Long sumFlow;
public FlowBean() {
}
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
// 序列化 在写出属性时，如果为引用数据类型，属性不能为null
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
//反序列化 序列化和反序列化的顺序要一致
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow=in.readLong();
downFlow=in.readLong();
sumFlow=in.readLong();
}
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
// 系统封装的比较器在对比key时，调用key的compareTo进行比较
// 降序比较总流量
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
return -this.sumFlow.compareTo(o.getSumFlow());
}
}
FlowBeanMapper.java
public class FlowBeanMapper extends Mapper{
private FlowBean out_key=new FlowBean();
private Text out_value=new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split("\t");
//封装总流量为key
out_key.setUpFlow(Long.parseLong(words[1]));
out_key.setDownFlow(Long.parseLong(words[2]));
out_key.setSumFlow(Long.parseLong(words[3]));
out_value.set(words[0]);
context.write(out_key, out_value);
}
}
FlowBeanReducer.java
public class FlowBeanReducer extends Reducer{
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable values,
Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Text value : values) {
context.write(value, key);
}
}
}
FlowBeanDriver.java
public class FlowBeanDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Path inputPath=new Path("E:\\mroutput\\flowbean");
Path outputPath=new Path("e:/mroutput/flowbeanSort2");
//作为整个Job的配置
Configuration conf = new Configuration();
//保证输出目录不存在
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
if (fs.exists(outputPath)) {
fs.delete(outputPath, true);
}
// ①创建Job
Job job = Job.getInstance(conf);
// ②设置Job
// 设置Job运行的Mapper，Reducer类型，Mapper,Reducer输出的key-value类型
job.setMapperClass(FlowBeanMapper.class);
job.setReducerClass(FlowBeanReducer.class);
// Job需要根据Mapper和Reducer输出的Key-value类型准备序列化器，通过序列化器对输出的key-value进行序列化和反序列化
// 如果Mapper和Reducer输出的Key-value类型一致，直接设置Job最终的输出类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 设置输入目录和输出目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
// ③运行Job
job.waitForCompletion(true);
}
}