Hadoop 二次排序
具体步骤：
1 自定义key。
在mr中，所有的key是需要被比较和排序的，并且是二次，先根据partitioner，再根据大小。而本例中也是要比较两次。先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的按照第二字段排序。根据这一点，我们可以构造一个复合类IntPair，他有两个字段，先利用分区对第一字段排序，再利用分区内的比较对第二字段排序。
所有自定义的key应该实现接口WritableComparable，因为是可序列的并且可比较的。并重载方法
//反序列化，从流中的二进制转换成IntPair
public void readFields(DataInput in) throws IOException
//序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制
public void write(DataOutput out)
//key的比较
public int compareTo(IntPair o)
另外新定义的类应该重写的两个方法
//The hashCode() method is used by the HashPartitioner (the default partitioner in MapReduce)
public int hashCode()
public boolean equals(Object right)
2 由于key是自定义的，所以还需要自定义一下类：
2.1 分区函数类。这是key的第一次比较。
public static class FirstPartitioner extends Partitioner
在job中设置使用setPartitionerClasss
2.2 key比较函数类。这是key的第二次比较。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。
public static class KeyComparator extends WritableComparator
必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
另一种方法是 实现接口RawComparator。
在job中设置使用setSortComparatorClass。
2.3 分组函数类。在reduce阶段，构造一个key对应的value迭代器的时候，只要first相同就属于同一个组，放在一个value迭代器。这是一个比较器，需要继承WritableComparator。
public static class GroupingComparator extends WritableComparator
同key比较函数类，必须有一个构造函数，并且重载 public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
同key比较函数类，分组函数类另一种方法是实现接口RawComparator。
在job中设置使用setGroupingComparatorClass。
另外注意的是，如果reduce的输入与输出不是同一种类型，则不要定义Combiner也使用reduce，因为Combiner的输出是reduce的输入。除非重新定义一个Combiner。
4 代码。这个例子中没有使用key比较函数类，而是使用key的实现的compareTo方法
package secondarySort;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class SecondarySort
{
//自己定义的key类应该实现WritableComparable接口
public static class IntPair implements WritableComparable
{
int first;
int second;
/**
* Set the left and right values.
*/
public void set(int left, int right)
{
first = left;
second = right;
}
public int getFirst()
{
return first;
}
public int getSecond()
{
return second;
}
@Override
//反序列化，从流中的二进制转换成IntPair
public void readFields(DataInput in) throws IOException
{
// TODO Auto-generated method stub
first = in.readInt();
second = in.readInt();
}
@Override
//序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制
public void write(DataOutput out) throws IOException
{
// TODO Auto-generated method stub
out.writeInt(first);
out.writeInt(second);
}
@Override
//key的比较
public int compareTo(IntPair o)
{
// TODO Auto-generated method stub
if (first != o.first)
{
return first < o.first ? -1 : 1;
}
else if (second != o.second)
{
return second < o.second ? -1 : 1;
}
else
{
return 0;
}
}
//新定义类应该重写的两个方法
@Override
//The hashCode() method is used by the HashPartitioner (the default partitioner in MapReduce)
public int hashCode()
{
return first * 157 + second;
}
@Override
public boolean equals(Object right)
{
if (right == null)
return false;
if (this == right)
return true;
if (right instanceof IntPair)
{
IntPair r = (IntPair) right;
return r.first == first && r.second == second;
}
else
{
return false;
}
}
}
/**
* 分区函数类。根据first确定Partition。
*/
public static class FirstPartitioner extends Partitioner
{
@Override
public int getPartition(IntPair key, IntWritable value,int numPartitions)
{
return Math.abs(key.getFirst() * 127) % numPartitions;
}
}
/**
* 分组函数类。只要first相同就属于同一个组。
*/
/*//第一种方法，实现接口RawComparator
public static class GroupingComparator implements RawComparator {
@Override
public int compare(IntPair o1, IntPair o2) {
int l = o1.getFirst();
int r = o2.getFirst();
return l == r ? 0 : (l < r ? -1 : 1);
}
@Override
//一个字节一个字节的比，直到找到一个不相同的字节，然后比这个字节的大小作为两个字节流的大小比较结果。
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2){
// TODO Auto-generated method stub
return WritableComparator.compareBytes(b1, s1, Integer.SIZE/8,
b2, s2, Integer.SIZE/8);
}
}*/
//第二种方法，继承WritableComparator
public static class GroupingComparator extends WritableComparator
{
protected GroupingComparator()
{
super(IntPair.class, true);
}
@Override
//Compare two WritableComparables.
public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)
{
IntPair ip1 = (IntPair) w1;
IntPair ip2 = (IntPair) w2;
int l = ip1.getFirst();
int r = ip2.getFirst();
return l == r ? 0 : (l < r ? -1 : 1);
}
}
// 自定义map
public static class Map extends Mapper
{
private final IntPair intkey = new IntPair();
private final IntWritable intvalue = new IntWritable();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
int left = 0;
int right = 0;
if (tokenizer.hasMoreTokens())
{
left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
if (tokenizer.hasMoreTokens())
right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
intkey.set(left, right);
intvalue.set(right);
context.write(intkey, intvalue);
}
}
}
// 自定义reduce
//
public static class Reduce extends Reducer
{
private final Text left = new Text();
private static final Text SEPARATOR = new Text("------------------------------------------------");
public void reduce(IntPair key, Iterable values,Context context) throws IOException, InterruptedException
{
context.write(SEPARATOR, null);
left.set(Integer.toString(key.getFirst()));
for (IntWritable val : values)
{
context.write(left, val);
}
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException
{
// TODO Auto-generated method stub
// 读取hadoop配置
Configuration conf = new Configuration();
// 实例化一道作业
Job job = new Job(conf, "secondarysort");
job.setJarByClass(SecondarySort.class);
// Mapper类型
job.setMapperClass(Map.class);
// 不再需要Combiner类型，因为Combiner的输出类型对Reduce的输入类型不适用
//job.setCombinerClass(Reduce.class);
// Reducer类型
job.setReducerClass(Reduce.class);
// 分区函数
job.setPartitionerClass(FirstPartitioner.class);
// 分组函数
job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);
// map 输出Key的类型
job.setMapOutputKeyClass(IntPair.class);
// map输出Value的类型
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// rduce输出Key的类型，是Text，因为使用的OutputFormatClass是TextOutputFormat
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// rduce输出Value的类型
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 将输入的数据集分割成小数据块splites，同时提供一个RecordReder的实现。
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 提供一个RecordWriter的实现，负责数据输出。
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 输入hdfs路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// 输出hdfs路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 提交job
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}