MapReduce 按照Value值进行排序输出

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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MapReduce 按照Value值进行排序输出相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文件输入:

A    1
B    5
C    4
E    1
D    3
W    9
P    7
Q    2

文件输出:

W    9
P    7
B    5
C    4
D    3
Q    2
E    1
A    1

代码如下:

 

package comparator;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable.Comparator;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class comparator

    /**
     * @param args
     * @throws IOException 
     * @throws IllegalArgumentException 
     * @throws InterruptedException 
     * @throws ClassNotFoundException 
     */
    public static class myComparator extends Comparator 
        @SuppressWarnings("rawtypes")
        public int compare( WritableComparable a,WritableComparable b)
            return -super.compare(a, b);
        
        public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) 
            return -super.compare(b1, s1, l1, b2, s2, l2);
        
    
    
    public static class Map extends Mapper<Object,Text,IntWritable,Text>
        public void map(Object key,Text value,Context context) throws NumberFormatException, IOException, InterruptedException
            String[] split = value.toString().split("\\t");
            context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(split[1])),new Text(split[0]) );
        
    
    public static class Reduce extends Reducer<IntWritable,Text,Text,IntWritable>
        public void reduce(IntWritable key,Iterable<Text>values,Context context) throws IOException, InterruptedException
            for (Text text : values) 
                context.write( text,key);
            
        
    
    public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException 
        // TODO Auto-generated method stub

           Job job = new Job();
           job.setJarByClass(comparator.class);
           
           job.setNumReduceTasks(1);   //设置reduce进程为1个,即output生成一个文件
           
           job.setMapperClass(Map.class);      
           job.setReducerClass(Reduce.class);
           
           job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
            job.setMapOutputValueClass(Text.class);
           
           job.setOutputKeyClass(Text.class);    //为job的输出数据设置key类
           job.setOutputValueClass(IntWritable.class);   //为job的输出设置value类
           
           job.setSortComparatorClass( myComparator.class);           //自定义排序
           
           FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));   //设置输入文件的目录
           FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1])); //设置输出文件的目录
           
           System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);   //提交任务
    

 


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以上是关于MapReduce 按照Value值进行排序输出的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

MapReduce中shuffle过程

9.2.1 hadoop mapreduce任务输出的默认排序

转:python dict按照value 排序

MapReduce排序之 二次排序

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