Hadoop mapreduce自定义分组RawComparator
本文发表于本人博客。
今天接着上次【Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable】文章写，按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现，关于操作顺序在这里不多说了，需要了解的可以看看我在博客园的评论，现在开始。
首先我们查看下Job这个类，发现有setGroupingComparatorClass()这个方法，具体源码如下：
/**
* Define the comparator that controls which keys are grouped together
* for a single call to
* {@link Reducer#reduce(Object, Iterable,
* org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)}
* @param cls the raw comparator to use
* @throws IllegalStateException if the job is submitted
*/
public void setGroupingComparatorClass(Class<? extends RawComparator> cls
) throws IllegalStateException {
ensureState(JobState.DEFINE);
conf.setOutputValueGroupingComparator(cls);
}
从方法的源码可以看出这个方法是定义自定义键分组功能。设置这个自定义分组类必须满足extends RawComparator，那我们可以看下这个类的源码：
/**
* <p>
* A {@link Comparator} that operates directly on byte representations of
* objects.
* </p>
* @param <T>
* @see DeserializerComparator
*/
public interface RawComparator<T> extends Comparator<T> {
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2);
}
然而这个RawComparator是泛型继承Comparator接口的，简单看了下那我们来自定义一个类继承RawComparator，代码如下：
public class MyGrouper implements RawComparator<SortAPI> {
@Override
public int compare(SortAPI o1, SortAPI o2) {
return (int)(o1.first - o2.first);
}
@Override
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
int compareBytes = WritableComparator.compareBytes(b1, s1, 8, b2, s2, 8);
return compareBytes;
}
}
源码中SortAPI是上节自定义排序中的定义对象，第一个方法从注释可以看出是比较2个参数的大小，返回的是自然整数；第二个方法是在反序列化时比较，所以需要是用字节比较。接下来我们继续看看自定义MyMapper类：
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, SortAPI, LongWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] splied = value.toString().split("\t");
try {
long first = Long.parseLong(splied[0]);
long second = Long.parseLong(splied[1]);
context.write(new SortAPI(first,second), new LongWritable(1));
} catch (Exception e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}
自定义MyReduce类：
public class MyReduce extends Reducer<SortAPI, LongWritable, LongWritable, LongWritable> {
@Override
protected void reduce(SortAPI key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(new LongWritable(key.first), new LongWritable(key.second));
}
}
自定义SortAPI类：
public class SortAPI implements WritableComparable<SortAPI> {
public Long first;
public Long second;
public SortAPI(){
}
public SortAPI(long first,long second){
this.first = first;
this.second = second;
}
@Override
public int compareTo(SortAPI o) {
return (int) (this.first - o.first);
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(first);
out.writeLong(second);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.first = in.readLong();
this.second = in.readLong();
}
@Override
public int hashCode() {
return this.first.hashCode() + this.second.hashCode();
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if(obj instanceof SortAPI){
SortAPI o = (SortAPI)obj;
return this.first == o.first && this.second == o.second;
}
return false;
}
@Override
public String toString() {
return "输出：" + this.first + ";" + this.second;
}
}
接下来准备数据，数据如下：
1 2 1 1 3 0 3 2 2 2 1 2
上传至hdfs://hadoop-master:9000/grouper/input/test.txt，main代码如下：
public class Test {
static final String OUTPUT_DIR = "hdfs://hadoop-master:9000/grouper/output/";
static final String INPUT_DIR = "hdfs://hadoop-master:9000/grouper/input/test.txt";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf, Test.class.getSimpleName());
job.setJarByClass(Test.class);
deleteOutputFile(OUTPUT_DIR);
//1设置输入目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_DIR);
//2设置输入格式化类
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
//3设置自定义Mapper以及键值类型
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(SortAPI.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
//4分区
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(1);
//5排序分组
job.setGroupingComparatorClass(MyGrouper.class);
//6设置在一定Reduce以及键值类型
job.setReducerClass(MyReduce.class);
job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//7设置输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_DIR));
//8提交job
job.waitForCompletion(true);
}
static void deleteOutputFile(String path) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(INPUT_DIR),conf);
if(fs.exists(new Path(path))){
fs.delete(new Path(path));
}
}
}
执行代码，然后在节点上用终端输入：hadoop fs -text /grouper/output/part-r-00000查看结果：
1 2 2 2 3 0
接下来我们修改下SortAPI类的compareTo()方法：
@Override
public int compareTo(SortAPI o) {
long mis = (this.first - o.first) * -1;
if(mis != 0 ){
return (int)mis;
}
else{
return (int)(this.second - o.second);
}
}
再次执行并查看/grouper/output/part-r-00000文件：
3 0 2 2 1 1
这样我们就得出了同样的数据分组结果会受到排序算法的影响，比如排序是倒序那么分组也是先按照倒序数据源进行分组输出。我们还可以在map函数以及reduce函数中打印记录（过程省略）这样经过对比也得出分组阶段：键值对中key相同(即compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2)方法返回0)的则为一组，当前组再按照顺序选择第一个往缓冲区输出(也许会存储到硬盘)。其它的相同key的键值对就不会再往缓冲区输出了。在百度上检索到这边文章，其中它的分组是把map函数输出的value全部迭代到同一个key中，就相当于上面{key，value}:{1,{2,1,2}},这个结果跟最开始没有自定义分组时是一样的，我们可以在reduce函数输出Iterable<LongWritable> values进行查看，其实我觉得这样的才算是分组吧就像数据查询一样。
在这里我们应该要弄懂分组与分区的区别。分区是对输出结果文件进行分类拆分文件以便更好查看，比如一个输出文件包含所有状态的http请求，那么为了方便查看通过分区把请求状态分成几个结果文件。分组就是把一些相同键的键值对进行计算减少输出；分区之后数据全部还是照样输出到reduce端，而分组的话就有所减少了；当然这2个步骤也是不同的阶段执行。
这次先到这里。坚持记录点点滴滴！