关于hadoop中的排序

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昨天有个面试，问到在MapReduce过程中会发生几次排序？

 

如图，应该还是两次排序.

 

第一次应该是在map数据持久化到本地硬盘的时候，这个时候，每次从内存spill之前会做inmemory sort，在map操作完成之前还会对所有spill文件做排序，完成磁盘文件合并。步骤应该是

1. partition

1. in momery sort
2. combine

1. spill to disk

1. if(spill文件数>3) combine again

1. merged into a single partitioned and sortedoutput file

 

第二次排序为shuffle排序，在reduce端拉取各个map数据后对数据做merge排序，这个就简单了

 

问题1： hadoop排序是根据什么值进行比较，来确定排序顺序的。现在有Map数据( 10,3,2)数据将如何排序？

答：hadoop排序应该是按照字典排序。map排序结果为 (10,2,3)

 

问题2：combine是否参与排序，如果我将map输出(10,2,3)在conbine中改变为(2,10,3)，会如何输出？

答：combie不参与排序，如果combine改变排序，则输出就为(2,10,3)

 

问题3：如果有2个map，每个map的经过combine输出都为(2,10,3)，经过shuffle后如何排序？

答：排序结果为(2,10,2,10,3,3).排序顺序如下，每次排序都会根据所有map的下一个待选值进行比较排序