MapReduce在Shuffle阶段按Mapper输出的Value进行排序
ZKe
-----------------
在MapReduce框架中,Mapper的输出在Shuffle阶段,根据Key值分组之后,还将会根据Key值进行排序,因此Reducer的输出我们看到的结果是按Key有序的。
同样我们可以让它按Value有序。通过job.setSortComparatorClass(IntWritableComparator.class);即可(这里的排序规则和类型通过自己定义)
实体类不仅需要实现Comparable接口,同样还要重写readFiles方法和write方法。然后定义一个该实体的比较器。
这里定义一个实体类,由String的id和int的count作为属性,我们根据count进行排序。
static class Record implements Comparable<Record>{
private String personalId;
private int count;
public Record(String id, int count){
this.personalId = id;
this.count = count;
}
public Record(String line){
this.personalId = line.split("\t")[0];
this.count = Integer.parseInt(line.split("\t")[1]);
}
/*
* 反序列化方法
* @author 180512235 ZhaoKe
*/
public void readFields(DataInput arg0) throws IOException {
this.personalId = arg0.readUTF();
this.count = arg0.readInt();
}
// 序列化方法
public void write(DataOutput arg0) throws IOException {
arg0.writeUTF(this.personalId);
arg0.writeInt(this.count);
}
public int compareTo(Record o) {
// TODO Auto-generated method stub
return this.count<o.count?1:-1;
}
public String getPersonalId(){
return this.personalId;
}
public int getCount(){
return this.count;
}
}
它的比较器如下
static class IntWritableComparator extends WritableComparator {
/*
* 重写构造方法,定义比较类 IntWritable
*/
public IntWritableComparator() {
super(IntWritable.class, true);
}
/*
* 重写compare方法,自定义比较规则
*/
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
//向下转型
IntWritable ia = (IntWritable) a;
IntWritable ib = (IntWritable) b;
return ib.compareTo(ia);
}
}
Mapper和Reducer如下,没有任何操作,因为Shuffle阶段自己会调用比较器进行排序
static class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text>{
private Record r;
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
r = new Record(value.toString());
context.write(new IntWritable(r.getCount()), new Text(r.getPersonalId()));
}
}
static class SortReducer extends Reducer<IntWritable, Text, Text, IntWritable>{
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{
for(Text value:values){
context.write(value, key);
}
}
}
主类如下,大家作为模板即可
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
String inputFile = "hdfs://master:9000/user/root/finalClassDesign/originData/submitTop10output/";
String outputFile = "hdfs://master:9000/user/root/finalClassDesign/originData/sortedSubmitTop10/";
BasicConfigurator.configure();
Configuration conf = new Configuration();
// String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
// if(otherArgs.length != 2){
// System.err.println("Usage:wordcount<in><out>");
// System.exit(2);
// }
Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");
job.setJarByClass(SortByMapReduce.class);
job.setMapperClass(SortMapper.class);
job.setReducerClass(SortReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setSortComparatorClass(IntWritableComparator.class); // 此处必须注意设置比较器=======================================
// Path path = new Path(otherArgs[1]);
Path path = new Path(outputFile);
FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);
if(fileSystem.exists(path)){
fileSystem.delete(path, true);
}
// FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(inputFile));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputFile));
boolean res = job.waitForCompletion(true);
if(res)
System.out.println("===========waitForCompletion:"+res+"==========");
System.exit(res?0:1);
}
MapReduce在Shuffle阶段按Mapper输出的Value进行排序的更多相关文章
- MapReduce详解及shuffle阶段
hadoop1.x和hadoop2.x的区别: Hadoop1.x版本: 内核主要由Hdfs和Mapreduce两个系统组成,其中Mapreduce是一个离线分布式计算框架,由一个JobTracker ...
- 【Hadoop】MapReduce笔记(三):MapReduce的Shuffle和Sort阶段详解
一.MapReduce 总体架构 整体的Shuffle过程包含以下几个部分:Map端Shuffle.Sort阶段.Reduce端Shuffle.即是说:Shuffle 过程横跨 map 和 reduc ...
- MapReduce shuffle阶段详解
在Mapreduce中,Shuffle过程是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段,共可分为6个详细的阶段: 1).Collect阶段:将MapTask的结 ...
- MapReduce核心 - - - Shuffle
大数据名词(1) -Shuffle Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每 ...
- MapReduce:Shuffle过程详解
1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数. <0,hello you> & ...
- 大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优
本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要 ...
- MapReduce的Shuffle过程介绍
MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一 ...
- Hadoop MapReduce的Shuffle过程
一.概述 理解Hadoop的Shuffle过程是一个大数据工程师必须的,笔者自己将学习笔记记录下来,以便以后方便复习查看. 二. MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行 ...
- MapReduce 的 shuffle 过程中经历了几次 sort ?
shuffle 是从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. 排序贯穿于Map任务和Reduce任务,是MapReduce非常重要的一环,排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为,不 ...
随机推荐
- 【题解】小Z的袜子
期末考试结束了,来写写blog吧 题目描述 作为一个生活散漫的人,小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿.终于有一天,小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命-- 具 ...
- 万万没想到!ModelArts与AppCube组CP了
摘要:嘘,华为云内部都不知道的秘密玩法,我悄悄告诉您! 双"魔"合璧庆双节 ↑开局一张图,故事全靠编 华为云的一站式开发平台ModelArts和应用魔方AppCube居然能玩到一起 ...
- php中 ob_函数 例:ob_start();用法
ob,输出缓冲区,是output buffering的简称,而不是output cache.ob用对了,是能对速度有一定的帮助,但是盲目的加上ob函数,只会增加CPU额外的负担 ob的基本原则:如果o ...
- javascript里面的this指向问题
1:一般情况下this最终指向调用它的那个对象. 2:全局作用域或者普通函数中的this都会指向window. 例1:console.log(this); // 在控制台输出的是BOM顶级对象 wi ...
- 多测师讲解requests __介绍_高级讲师肖sir
我们今天讲解的内容 一.什么是Requests? Requests是用Python语言编写的简单易用的HTTP库,用来做接口测试的库. 二.安装requests库 1.按住Windows标志+r,在运 ...
- 深入了解Redis(7)-缓存穿透,雪崩,击穿
redis作为一个内存数据库,在生产环境中使用会遇到许多问题,特别是像电商系统用来存储热点数据,容易出现缓存穿透,雪崩,击穿等问题.所以实际运用中需要做好前期处理工作. 一.缓存雪崩 1.概念 缓存雪 ...
- 第六章 IP基本原理
一.引入 1.IP是网络层协议,也是当今应用最广泛的网络协议之一 2.IP协议规定了数据的封装方式,网络节点的标识方法,用于网络上数据的端到端的传递. 二.IP协议概述 1.IP及相关协议 2.IP的 ...
- 第五章 Linux操作系统关机、重启、注销及其查看ip命令
一.更新系统时间与网络时间同步 1. 安装ntpdate工具 # yum -y install ntp ntpdate 2. 设置系统时间与网络时间同步 # ntpdate cn.pool.ntp ...
- Prometheus入门教程(三):Grafana 图表配置快速入门
文章首发于[陈树义]公众号,点击跳转到原文:https://mp.weixin.qq.com/s/sA0nYevO8yz6QLRz03qJSw 前面我们使用 Prometheus + Grafana ...
- C++学习---顺序表的构建及操作
#include<iostream> #include<fstream> using namespace std; #define MAXLEN 100 //定义顺序表 str ...