1、在MapReduce的shuffle過程中執(zhí)行了三次排序,分別是:
map的溢寫階段:根據(jù)分區(qū)以及key進行快速排序
map的合并溢寫文件:將同一個分區(qū)的多個溢寫文件進行歸并排序,合成大的溢寫文件
reduce輸入階段:將同一分區(qū),來自不同map task的數(shù)據(jù)文件進行歸并排序
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2、在MapReduce整個過程中,默認(rèn)是會對輸出的KV對按照key進行排序的,而且是使用快速排序。
map輸出的排序的,其實也就是上面的溢寫過程中的排序。
reduce輸出的排序,即reduce處理完數(shù)據(jù)后,MapReduce內(nèi)部會自動對輸出的KV按照key進行排序
以上排序都是根據(jù)KV中的Key進行排序的。所以當(dāng)我們自定義的類作為Key時,需要實現(xiàn)WritableComparable 接口,也就是實現(xiàn)里面的 compareTo() 方法,用于排序時進行比較。
比較規(guī)則如下:
public int compareTo(object other) {
this>other 返回1,正序,返回 -1,逆序。
}
而在依據(jù)key進行排序時,如果key是一個復(fù)合對象,即該對象中包含多個成員屬性,那么在進行key比較時,就會涉及到多個屬性間的比較,而如果compareTo() 方法中,比較條件為兩個的話,就稱為二次排序。
輔助排序也叫分組排序,是指在reduce前的group過程中根據(jù)排序規(guī)則進行的分組,因為分組的時候是需要比較KV中key是否相同,如果相同才會歸為同一個組,如果不相等,就歸為不同的組,所以就涉及到key比較方法了。總的來說其實定義key在什么情況下才相等。這個過程可以自己定義分組的方法,也就是分組排序的實現(xiàn)類。
使用方法:
1、自定義分組類,繼承 WritableComparator
2、調(diào)用父類的構(gòu)造方法,創(chuàng)建實例
3、重寫父類的 compare方法
例子:
public class OrderGroupCompartor extends WritableComparator {
protected OrderGroupCompartor() {
super(OrderBean.class, true);
}
/**
* 以orderbean對象中的ID為分組依據(jù)。
* 同一ID的認(rèn)為是同一個group,一個group只會調(diào)用一次reduce
*
* @param a 比較對象1
* @param b 比較對象2
* @return
*/
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
OrderBean aOrderBean = (OrderBean) a;
OrderBean bOrderBean = (OrderBean) b;
if (aOrderBean.getID() > bOrderBean.getID()) {
return 1;
} else if (aOrderBean.getID() < bOrderBean.getID()) {
return -1;
} else {
return 0;
}
}
}
我們要注意的是,在進行分組時,同一個分組內(nèi)的key是以第一個進入該分區(qū)的KV對中的key為準(zhǔn)的。如:
有兩個KV對:
1、<[1,褲子],20>
2、<[1,襪子],21>
其中key由id和物品名稱組成的,value則是物品價格
假設(shè)分組依據(jù)是根據(jù)key中的id來分組的,那么上面兩個KV是屬于同一個group,但是實際上這兩個KV
的key是不相等的。當(dāng)1號KV先進入該group,那么就會以1號的key作為該group的key,分組的結(jié)果為:
<[1,褲子],[20,21]>
如果2號KV先進入,則按照前面的規(guī)則,分組結(jié)果為:
<[1,襪子],[20,21]>
就會有這樣的情況的發(fā)生,我們要注意利用好這點。
那么誰先進入該group的呢?很簡單,是按照事先排序的順序,在前面的自然先進入。這里的排序其實就是前面reduce端的歸并排序的結(jié)果,而使用的排序依據(jù)其實就是key的包裝類中compareTo方法,屬于普通排序里面的東西。
編寫好自定義的分組排序類之后,需要在job中指定好自定義的分組類:
job.setGroupingComparatorClass(OrderGroupCompartor.class);
普通排序請看 “MapReduce-統(tǒng)計手機號流量”
二次排序和輔助排序請看 “MapReduce--獲取價格最高的商品”
本文標(biāo)題:四、MapReduce中的排序
URL標(biāo)題:http://m.kartarina.com/article42/pgojec.html
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