hadoop二次排序的原理和实现方法

 更新时间:2019年06月22日 16:07:18   作者:白马不是马  
这篇文章主要介绍了hadoop二次排序的原理和实现,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

默认情况下,Map输出的结果会对Key进行默认的排序,但是有时候需要对Key排序的同时还需要对Value进行排序,这时候就要用到二次排序了。下面我们来说说二次排序

1、二次排序原理

我们把二次排序分为以下几个阶段

Map起始阶段

在Map阶段,使用job.setInputFormatClass()定义的InputFormat,将输入的数据集分割成小数据块split,同时InputFormat提供一个RecordReader的实现。在这里我们使用的是TextInputFormat,它提供的RecordReader会将文本的行号作为Key,这一行的文本作为Value。这就是自定 Mapper的输入是<LongWritable,Text> 的原因。然后调用自定义Mapper的map方法,将一个个<LongWritable,Text>键值对输入给Mapper的map方法

Map最后阶段

在Map阶段的最后,会先调用job.setPartitionerClass()对这个Mapper的输出结果进行分区,每个分区映射到一个Reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass()设置的Key比较函数类排序。可以看到,这本身就是一个二次排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass()设置 Key比较函数类,则使用Key实现的compareTo()方法

Reduce阶段

在Reduce阶段,reduce()方法接受所有映射到这个Reduce的map输出后,也会调用job.setSortComparatorClass()方法设置的Key比较函数类,对所有数据进行排序。然后开始构造一个Key对应的Value迭代器。这时就要用到分组,使用 job.setGroupingComparatorClass()方法设置分组函数类。只要这个比较器比较的两个Key相同,它们就属于同一组,它们的 Value放在一个Value迭代器,而这个迭代器的Key使用属于同一个组的所有Key的第一个Key。最后就是进入Reducer的 reduce()方法,reduce()方法的输入是所有的Key和它的Value迭代器,同样注意输入与输出的类型必须与自定义的Reducer中声明的一致

接下来我们通过示例,可以很直观的了解二次排序的原理

输入文件 sort.txt 内容为

40 20 40 10 40 30 40 5 30 30 30 20 30 10 30 40 50 20 50 50 50 10 50 60

输出文件的内容(从小到大排序)如下

30 10 30 20 30 30 30 40 -------- 40 5 40 10 40 20 40 30 -------- 50 10 50 20 50 50 50 60

从输出的结果可以看出Key实现了从小到大的排序,同时相同Key的Value也实现了从小到大的排序,这就是二次排序的结果

2、二次排序的具体流程

在本例中要比较两次。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 ,它有两个字段,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。二次排序的流程分为以下几步。

在本例中要比较两次。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 ,它有两个字段,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。二次排序的流程分为以下几步。

1、自定义 key

所有自定义的key应该实现接口WritableComparable,因为它是可序列化的并且可比较的。WritableComparable 的内部方法如下所示

// 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)

// 默认的分区类 HashPartitioner,使用此方法
public int hashCode()

// 默认实现
public boolean equals(Object right)

2、自定义分区

自定义分区函数类FirstPartitioner,是key的第一次比较,完成对所有key的排序。

public static class FirstPartitioner extends Partitioner< IntPair,IntWritable>

在job中使用setPartitionerClasss()方法设置Partitioner

job.setPartitionerClasss(FirstPartitioner.Class);

3、Key的比较类

这是Key的第二次比较,对所有的Key进行排序,即同时完成IntPair中的first和second排序。该类是一个比较器,可以通过两种方式实现。

1) 继承WritableComparator。

public static class KeyComparator extends WritableComparator

必须有一个构造函数,并且重载以下方法。

public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)

2) 实现接口 RawComparator。

上面两种实现方式,在Job中,可以通过setSortComparatorClass()方法来设置Key的比较类。

job.setSortComparatorClass(KeyComparator.Class);

注意:如果没有使用自定义的SortComparator类,则默认使用Key中compareTo()方法对Key排序。

4、定义分组类函数

在Reduce阶段,构造一个与 Key 相对应的 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。定义这个比较器,可以有两种方式。

1) 继承 WritableComparator。

public static class GroupingComparator extends WritableComparator

必须有一个构造函数,并且重载以下方法。

public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2)

2) 实现接口 RawComparator。

上面两种实现方式,在 Job 中,可以通过 setGroupingComparatorClass()方法来设置分组类。

job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.Class);

另外注意的是,如果reduce的输入与输出不是同一种类型,则 Combiner和Reducer 不能共用 Reducer 类,因为

Combiner 的输出是 reduce 的输入。除非重新定义一个Combiner。

3、代码实现

Hadoop的example包中自带了一个MapReduce的二次排序算法,下面对 example包中的二次排序进行改进

package com.buaa;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
/** 
* @ProjectName SecondarySort
* @PackageName com.buaa
* @ClassName IntPair
* @Description 将示例数据中的key/value封装成一个整体作为Key,同时实现 WritableComparable接口并重写其方法
* @Author 刘吉超
* @Date 2016-06-07 22:31:53
*/
public class IntPair implements WritableComparable<IntPair>{
  private int first;
  private int second;
  public IntPair(){
  }
  public IntPair(int left, int right){
    set(left, right);
  }
  public void set(int left, int right){
    first = left;
    second = right;
  }
  @Override
  public void readFields(DataInput in) throws IOException{
    first = in.readInt();
    second = in.readInt();
  }
  @Override
  public void write(DataOutput out) throws IOException{
    out.writeInt(first);
    out.writeInt(second);
  }
  @Override
  public int compareTo(IntPair o)
  {
    if (first != o.first){
      return first < o.first ? -1 : 1;
    }else if (second != o.second){
      return second < o.second ? -1 : 1;
    }else{
      return 0;
    }
  }
  @Override
  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;
    }
  }
  public int getFirst(){
    return first;
  }
  public int getSecond(){
    return second;
  }
}
package com.buaa;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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;
/** 
* @ProjectName SecondarySort
* @PackageName com.buaa
* @ClassName SecondarySort
* @Description TODO
* @Author 刘吉超
* @Date 2016-06-07 22:40:37
*/
@SuppressWarnings("deprecation")
public class SecondarySort {
  public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, 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());
        context.write(new IntPair(left, right), new IntWritable(right));
      }
    }
  }
  /*
   * 自定义分区函数类FirstPartitioner,根据 IntPair中的first实现分区
   */
  public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair, IntWritable>{
    @Override
    public int getPartition(IntPair key, IntWritable value,int numPartitions){
      return Math.abs(key.getFirst() * 127) % numPartitions;
    }
  }
  /*
   * 自定义GroupingComparator类,实现分区内的数据分组
   */
  @SuppressWarnings("rawtypes")
  public static class GroupingComparator extends WritableComparator{
    protected GroupingComparator(){
      super(IntPair.class, true);
    }
    @Override
    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);
    }
  }
  public static class Reduce extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(IntPair key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      for (IntWritable val : values) {
        context.write(new Text(Integer.toString(key.getFirst())), val);
      }
    }
  }
  public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
    // 读取配置文件
    Configuration conf = new Configuration();
    // 判断路径是否存在,如果存在,则删除  
    Path mypath = new Path(args[1]); 
    FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf); 
    if (hdfs.isDirectory(mypath)) { 
      hdfs.delete(mypath, true); 
    } 
    Job job = new Job(conf, "secondarysort");
    // 设置主类
    job.setJarByClass(SecondarySort.class);
    // 输入路径
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
    // 输出路径
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    // Mapper
    job.setMapperClass(Map.class);
    // Reducer
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    // 分区函数
    job.setPartitionerClass(FirstPartitioner.class);
    // 本示例并没有自定义SortComparator,而是使用IntPair中compareTo方法进行排序 job.setSortComparatorClass();
    // 分组函数
    job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);
    // map输出key类型
    job.setMapOutputKeyClass(IntPair.class);
    // map输出value类型
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    // reduce输出key类型
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    // reduce输出value类型
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    // 输入格式
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    // 输出格式
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

总结

以上所述是小编给大家介绍的hadoop二次排序的原理和实现方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

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