hadoop二级排序实现 hadoop 排序

默认情况下，在MapReduce中的shuffer阶段会自动进行排序，而且是根据key进行排序的。但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序，这时候就要用到二次排序了。

我们把二次排序分为以下几个阶段。

Map输出阶段:

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。我们既可以使用 sortBean实现的 compareTo() 方法，也可以专门定义 Key 比较函数类。

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，也是会调用 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。

二次排序实战：
对学生的两门课数学英语成绩排序，先按照数学成绩从小到大排序，当数学成绩相同时，按照英语成绩进行从小到大排序，并且按照数学成绩的分数对输出文件进行划分，60-70在1号分区，70到80在2号分区，80以上在三号分区。

输入数据(第一列为数学成绩，第二列为英语成绩)：

1.自定义bean对象实现WritableComparable接口，在此类中重写序列化和反序列化方法，并且给出排序的逻辑。

package com.sort;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class sortBean implements WritableComparable<sortBean> {
    private int math;
    private int english;

    public sortBean() {
    }

    public int getMath() {
        return math;
    }

    public void setMath(int math) {
        this.math = math;
    }

    public int getEnglish() {
        return english;
    }

    public void setEnglish(int english) {
        this.english = english;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return  math +" "+english ;

    }

    //二次排序的过程,先按数学成绩从大到小排序，再按英语成绩从大到小排序
    @Override
    public int compareTo(sortBean s) {
        int result;
        if (this.math > s.math)
            result = 1;
        else if (this.math <s.math)
            result = -1;
        else {
            result = (this.english > s.english) ?1:-1;
        }
        return result;
    }

    //重新序列化方法和反序列化方法
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeInt(math);
        out.writeInt(english);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        math = in.readInt();
        english = in.readInt();
    }
}

2. Mapper端

package com.sort;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class sortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, sortBean, NullWritable>{
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String words = values.toString();
        String[] s = words.split(" ");

        //封装bean对象
        sortBean sortbean = new sortBean();
        sortbean.setMath(Integer.parseInt(s[0])); //注意转换一下类型
        sortbean.setEnglish(Integer.parseInt(s[1]));

        //写入上下文
        context.write(sortbean,NullWritable.get());
    }
}

3. 自定义分区类继承Partitioner，因为Partitioner是框架默认的分区，在此类中给出分区的逻辑。

package com.sort;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class sortPartitioner extends  Partitioner<sortBean, NullWritable> {
    // <sortBean, NullWritable>  注意K,V为Mapper端的输出
    @Override
    public int getPartition(sortBean sortbean, NullWritable nullWritable, int numPartitions) {

        //按照数学成绩进行分区，60-70为第一分区，70-80为第二分区，其它的为第三分区
        int result = 0;
        if (sortbean.getMath() >=60 && sortbean.getMath() <70)
           result = 1;
        else if(sortbean.getMath() >=70 && sortbean.getMath() <80)
            result = 2;
        else
            result =3;

        return result;
    }
}

4. 自定义分组函数类。在reduce阶段，构造一个key对应的value迭代器的时候，只要数学成绩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。

package com.sort;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;

public class GroupingComparator extends WritableComparator {

    // 在进行分组排序的时候一定要有一个无参的构造器
    protected GroupingComparator() {
        super(sortBean.class, true);
    }

    @Override
    public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
        //父类向下转型
        sortBean aBean = (sortBean) a;
        sortBean bBean = (sortBean) b;

        int result;
        if (aBean.getEnglish() > bBean.getEnglish()) {
            result = 1;
        } else if (aBean.getEnglish() < bBean.getEnglish()) {
            result = -1;
        } else {
            result = 0;
        }

        return result;
    }
}

5. 自定义Reduce

package com.sort;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class sortReduce extends Reducer<sortBean, NullWritable,sortBean,NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(sortBean key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(key,NullWritable.get());
    }
}

6. 驱动的主类

package com.sort;

import com.MapReduce.test.WordcountDriver;
import com.MapReduce.test.WordcountMapper;
import com.MapReduce.test.WordcountReducer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class sortDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        String inputPath = "e:/input/sort.txt"; //文件的输入路径
        String outputPath = "e:/output3";   // 文件的输出路径
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);  //获取一个job的实例


        job.setJarByClass(sortDriver.class); // 通过反射给定类的来源来设置Jar
        job.setMapperClass(sortMapper.class); // 关联Map和Reduce
        job.setReducerClass(sortReduce.class);

        job.setMapOutputKeyClass(sortBean.class);  // Mapper阶段的输出的K,V类型
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(sortBean.class);  // 程序最终输出的K,V类型
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(inputPath));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath));

        //设置分区
        job.setPartitionerClass(sortPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(4);  //4个分区，所以开了4个ReduceTasks

        //设置reduce端的分组
        job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);

        boolean flag = job.waitForCompletion(true);
        //交给yarn去执行，直到执行结束才退出本程序，true为程序运行时可见此过程
        System.exit(flag ? 0 : 1);

    }
}

运行结果：

分别打开part1,2,3这三个文件

可以看到程序的执行结果已经是我们预期所希望的。