Hadoop---mapreduce排序和二次排序以及全排序

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hadoop---mapreduce排序和二次排序以及全排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

自己学习排序和二次排序的知识整理如下。
1.Hadoop的序列化格式介绍:Writable
2.Hadoop的key排序逻辑
3.全排序
4.如何自定义自己的Writable类型
5.如何实现二次排序
 

1.Hadoop的序列化格式介绍:Writable
要了解和编写MR实现排序必须要知道的第一个知识点就是Writable相关的接口和类,这些是HADOOP自己的序列化格式。更多的可能是要关注他的Subinterfaces:WritableComparable<T>。他是继承Writable和Comparable<T>接口,继而WritableComparable<T>的实现除了具有序列化特性,更重要的是具有了比较的特性,而比较的特性在MapReduce里是很重要的,因为MR中有个基于键的排序过程,所以可以作为键的类型必须具有Comparable<T>的特性。
除了WritableComparable接口外,还有一个接口RawComparaotor。
WritableComparable和RawComparator两个接口的区别是:
WritableComparable是需要把数据流反序列化为对象后,然后做对象之间的比较,而RawComparator是直接比较数据流的数据,不需要数据流反序列化成对象,省去了新建对象的开销。

2.Hadoop的key排序逻辑
Hadoop本身Key的数据类型的排序逻辑其实就是依赖于Hadoop本身的继承与WritableComparable<T>的基本数据类型和其他类型(相关类型可参考《Hadoop权威指南》第二版的90页)的compareTo方法的定义。
Key排序的规则:
1.如果调用jobconf的setOutputKeyComparatorClass()设置mapred.output.key.comparator.class
2.否则,使用key已经登记的comparator
3.否则,实现接口WritableComparable的compareTo()函数来操作
例如IntWritable的比较算法如下:
Java代码  技术分享图片
  1. public int compareTo(Object o) {  
  2.     int thisValue = this.value;  
  3.     int thatValue = ((IntWritable)o).value;  
  4.     return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1));  
  5.   }  
 
可以修改compareTo来实现自己所需的比较算法。
 
虽然我们知道是compareTo这个方法实现Key的排序,但其实我们在使用Hadoop的基本数据类型时不需要关注这个排序如何实现,因为Hadoop的框架会自动调用compareTo这个方法实现key的排序。但是这个排序只是局限在map或者reduce内部。针对于map与map,reduce与reduce之间的排序compareTo就管不着了,虽然这种情况不常出现,但是确实存在这种问题的,而且确实有适用场景,比如说全排序。

3.全排序
这里就需要关注Partition这个阶段,Partition阶段是针对每个Reduce,需要创建一个分区,然后把Map的输出结果映射到特定的分区中。这个分区中可能会有N个Key对应的数据,但是一个Key的所有数据只能在一个分区中。在实现全排序的过程中,如果只有一个reduce,也就是只有一个Partition,那么所有Map的输出都会经过一个Partition到一个reduce里,在一个reduce里可以根据compareTo(也可以采用其他比较算法)来排序,实现全排序。但是这种情况就让MapReduce失去了分布式计算的光环。
所以全排序的大概思路为:确保Partition之间是有序的就OK了,即保证Partition1的最大值小于Partition2的最小值就OK了,即便这样做也还是有个问题:Partition的分布不均,可能导致某些Partition处理的数据量远大于其他Partition处理的数据量。而实现全排序的核心步骤为:取样和Partition。
先“取样”,保证Partition得更均匀: 
1) 对Math.min(10, splits.length)个split(输入分片)进行随机取样,对每个split取10000个样,总共10万个样
2) 10万个样排序,根据reducer的数量(n),取出间隔平均的n-1个样
3) 将这个n-1个样写入partitionFile(_partition.lst,是一个SequenceFile),key是取的样,值是nullValue
4) 将partitionFile写入DistributedCache 
整个全排序的详细介绍可参照:http://www.iteye.com/topic/709986

4.如何自定义自己的Writable类型
自定义自己的Writable类型的场景应该很简单:Hadoop自带的数据类型要么在功能上不能满足需求,要么在性能上满足需求,毕竟Hadoop还在发展,不是所有情况都考虑的,但是他提供了自主的框架实现我们想要的功能。
定义自己的Writable类型需要实现:
a.重载构造函数
b.实现set和get方法
c.实现接口的方法:write()、readFields()、compareTo()
d.(可选)相当于JAVA构造的对象,重写java.lang.Object的hashCode()、equals()、toString()。Partition阶段默认的hashpartitioner会根据hashCode()来选择分区,如果不要对自定义类型做key进行分区,hashCode()可不实现
具体例子可参考hadoop的基本类型IntWritable的实现
Java代码  技术分享图片
  1. public class IntWritable implements WritableComparable {  
  2.   private int value;  
  3.   
  4.   public IntWritable() {}  
  5.   
  6.   public IntWritable(int value) { set(value); }  
  7.   
  8.   /** Set the value of this IntWritable. */  
  9.   public void set(int value) { this.value = value; }  
  10.   
  11.   /** Return the value of this IntWritable. */  
  12.   public int get() { return value; }  
  13.   
  14.   public void readFields(DataInput in) throws IOException {  
  15.     value = in.readInt();  
  16.   }  
  17.   
  18.   public void write(DataOutput out) throws IOException {  
  19.     out.writeInt(value);  
  20.   }  
  21.   
  22.   /** Returns true iff <code>o</code> is a IntWritable with the same value. */  
  23.   public boolean equals(Object o) {  
  24.     if (!(o instanceof IntWritable))  
  25.       return false;  
  26.     IntWritable other = (IntWritable)o;  
  27.     return this.value == other.value;  
  28.   }  
  29.   
  30.   public int hashCode() {  
  31.     return value;  
  32.   }  
  33.   
  34.   /** Compares two IntWritables. */  
  35.   public int compareTo(Object o) {  
  36.     int thisValue = this.value;  
  37.     int thatValue = ((IntWritable)o).value;  
  38.     return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1));  
  39.   }  
  40.   
  41.   public String toString() {  
  42.     return Integer.toString(value);  
  43.   }  
  44. }  
 

5.如何实现二次排序
二次排序的工作原理涉及到如下几方面:
a.创建key的数据类型,key要包括两次排序的元素
b.setPartitionerClass(Class<? extends Partitioner> theClass)
hadoop0.20.0以后的函数为setPartitionerClass
c.setOutputKeyComparatorClass(Class<? extends RawComparator> theClass)
hadoop0.20.0以后的函数为setSortComparatorClass
d.setOutputValueGroupingComparator(Class<? extends RawComparator> theClass)
hadoop0.20.0以后的函数为setGroupingComparatorClass
 

 

根据hadoop自己提供的example:org.apache.hadoop.examplesSecondarySort来说明二次排序具体是如何实现的.

SecondarySort实现IntPair、FirstPartitioner、FirstGroupingComparator、MapClass、Reduce这几个内部类,然后在main函数中调用。先说明下main函数中有哪些地方和普通的MR代码不同。
不同点是多了这两个set:
job.setPartitionerClass(FirstPartitioner.class);
设置自定义的Partition操作,在此是调用我们自定义的内部类FirstPartitioner
job.setGroupingComparatorClass(FirstGroupingComparator.class);
设置哪些value进入哪些key的迭代器中,在此是调用自定义的内部类FirstGroupingComparator

具体的操作逻辑为:

a.定义一个作为key的类型IntPair,在IntPair中有两个变量first、second,SecondarySort就是在对first排序后再对second再排序处理
b.定义分区函数类FirstPartitioner,Key的第一次排序。在FirstPartitioner实现如何处理key的first,把key对应的数据划分到不同的分区中。这样key中first相同的value会被放在同一个reduce中,在reduce中再做第二次排序 
c(代码没有实现,其实内部是有处理).key比较函数类,key的第二次排序,是继承WritableComparator的一个比较器。setSortComparatorClass可以实现。
为什么没有使用setSortComparatorClass()是因为hadoop对key排序的规则(参看2.Hadoop的key排序逻辑)决定的。由于我们在IntPair中已经定义了compareTo()函数。

d.定义分组函数类FirstGroupingComparator,保证只要key的的第一部分相同,value就进入key的value迭代器中





以上是关于Hadoop---mapreduce排序和二次排序以及全排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Hadoop MapReduce编程 API入门系列之二次排序

hadoop MapReduce之辅助排序

大数据技术之辅助排序和二次排序案例(GroupingComparator)

大数据之Hadoop(MapReduce):Partition之WritableComparable排序

排序数据 Hadoop Mapreduce

大数据之Hadoop(MapReduce):WritableComparable排序案例实操(全排序)