一起学Hadoop——TotalOrderPartitioner类实现全局排序

Hadoop排序，从大的范围来说有两种排序，一种是按照key排序，一种是按照value排序。如果按照value排序，只需在map函数中将key和value对调，然后在reduce函数中在对调回去。从小范围来说排序又分成部分排序，全局排序，辅助排序(二次排序)等。本文介绍如何在Hadoop中实现全局排序。

 

全局排序，就是说在一个MapReduce程序产生的输出文件中，所有的结果都是按照某个策略进行排序的，例如降序还是升序。MapReduce只能保证一个分区内的数据是key有序的，一个分区对应一个reduce，因此只有一个reduce就保证了数据全局有序，但是这样又不能用到Hadoop集群的优势。

 

对于多个reduce如何保证数据的全局排序呢？通常的做法是按照key值分区，通过MapReduce的默认分区函数HashPartition将不同范围的key发送到不同的reduce处理，例如一个文件中有key值从1到10000的数据，我们使用两个分区，将1到5000的key发送到partition1，然后由reduce1处理，5001到10000的key发动到partition2然后由reduce2处理，reduce1中的key是按照1到5000的升序排序，reduce2中的key是按照5001到10000的升序排序，这样就保证了整个MapReduce程序的全局排序。但是这样做有两个缺点：

1、当数据量大时会出现OOM。

2、会出现数据倾斜。

 

Hadoop提供TotalOrderPartitioner类用于实现全局排序的功能，并且解决了OOM和数据倾斜的问题。

TotalOrderPartitioner类提供了数据采样器，对key值进行部分采样，然后按照采样结果寻找key值的最佳分割点，将key值均匀的分配到不同的分区中。

TotalOrderPartitioner 类提供了三个采样器，分别是：

• SplitSampler 分片采样器，从数据分片中采样数据，该采样器不适合已经排好序的数据
• RandomSampler随机采样器，按照设置好的采样率从一个数据集中采样
• IntervalSampler间隔采样机，以固定的间隔从分片中采样数据，对于已经排好序的数据效果非常好。

三个采样器都实现了K[] getSample(InputFormat<K,V> inf, Job job)方法，该方法返回的是K[]数组，数组中存放的是根据采样结果返回的key值，即分隔点，MapRdeuce就是根据K[]数组的长度N生成N-1个分区partition数量，然后按照分割点的范围将对应的数据发送到对应的分区中。

下面介绍使用TotalOrderPartitioner类实现全局排序的功能。代码如下：

 Map类:

 public class TotalSortMap extends Mapper<Text, Text, Text, IntWritable> {
     @Override
     protected void map(Text key, Text value,
                        Context context) throws IOException, InterruptedException {
         context.write(key, new IntWritable(Integer.parseInt(key.toString())));
     }
 }

Reduce类:

 public class TotalSortReduce extends Reducer<Text, IntWritable, IntWritable, NullWritable> {
     @Override
     protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context) throws IOException, InterruptedException {
         for (IntWritable value : values)
             context.write(value, NullWritable.get());
     }
 }

入口类：

 public class TotalSort extends Configured implements Tool{

     //实现一个Kye比较器，用于比较两个key的大小，将key由字符串转化为Integer，然后进行比较。
     public static class KeyComparator extends WritableComparator {
         protected KeyComparator() {
             super(Text.class, true);
         }

         @Override
         public int compare(WritableComparable writableComparable1, WritableComparable writableComparable2) {
             int num1 = Integer.parseInt(writableComparable1.toString());
             int num2 = Integer.parseInt(writableComparable2.toString());

             return num1 - num2;
         }
     }
     @Override
     public int run(String[] args) throws Exception {
         Configuration conf = new Configuration();
         conf.set("mapreduce.totalorderpartitioner.naturalorder", "false");
         Job job = Job.getInstance(conf, "Total Sort app");
         job.setJarByClass(TotalSort.class);

         //设置读取文件的路径，都是从HDFS中读取。读取文件路径从脚本文件中传进来
         FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0]));
         //设置mapreduce程序的输出路径，MapReduce的结果都是输入到文件中
         FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
         job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
         //设置比较器，用于比较数据的大小，然后按顺序排序，该例子主要用于比较两个key的大小
         job.setSortComparatorClass(KeyComparator.class);
         job.setNumReduceTasks(3);//设置reduce数量

         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
         job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
         job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
         job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

         //设置保存partitions文件的路径
         TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(job.getConfiguration(), new Path(args[2]));
         //key值采样，0.01是采样率，
         InputSampler.Sampler<Text, Text> sampler = new InputSampler.RandomSampler<>(0.01, 1000, 100);
         //将采样数据写入到分区文件中
         InputSampler.writePartitionFile(job, sampler);

         job.setMapperClass(TotalSortMap.class);
         job.setReducerClass(TotalSortReduce.class);
         //设置分区类。
         job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
         return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
     }
     public static void main(String[] args)throws Exception{

         int exitCode = ToolRunner.run(new TotalSort(), args);
         System.exit(exitCode);
     }
 }

生成测试数据的代码如下：

 #!/bin/bash
 do
 for k in $(seq  )
 echo $RANDOM;
 done

将上面代码保存成create_data.sh，然后执行

sh create_data.sh > test_data.txt

会生成一个test_data.txt的文本文件，文本中的内容是一行一个随机数字

将test_data.txt上传到HDFS中：

hadoop fs -put test_data.txt /data/

将上面的实现全局排序的代码打成一个jar包，然后通过shell文件执行。

执行MapReduce代码的脚本如下：

 /usr/local/src/hadoop-2.6./bin/hadoop jar TotalSort.jar \
 hdfs://hadoop-master:8020/data/test_data1.txt \
 hdfs://hadoop-master:8020/total_sort_output \
 hdfs://hadoop-master:8020/total_sort_partitions

看下运行结果，我们只需要看part-r-00000的尾10行和part-r-00001的头10行数据，只要它们收尾相接就证明是全局有序的：

下面有几个坑要注意，大家不要踩：

1. 数据的输入类型必须使用KeyValueTextInputFormat类而不是TextInputFormat类，因为hadoop采样器是对key值采样，而TextInputFormat的key是位置偏移量，value存放的是每行的输入数据，对该key采样没有任何意义。KeyValueTextInputFormat的key存放的是输入数据，对key采样才能更好的划分分区。用法：

   job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

2. 使用代码conf.set("mapreduce.totalorderpartitioner.naturalorder", "false")设置分区的排序策略，否则是每个分区内有序，而不是全局有序。

3. 采样器只能是Text,Text类型：InputSampler.Sampler<Text, Text>，否则会报Exception in thread "main" java.io.IOException: wrong key class: org.apache.hadoop.io.Text is not class org.apache.hadoop.io.LongWritable这个错误。

4. job.setMapOutputKeyClass(Text.class)和job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class)这两行代码必须在InputSampler.Sampler<Text, Text> sampler = new InputSampler.RandomSampler<>(0.01, 1000, 100);这行代码之前调用，否则会报Exception in thread "main" java.io.IOException: wrong key class: org.apache.hadoop.io.Text is not class org.apache.hadoop.io.LongWritable错误。
5. 调用setSortComparatorClass方法设置排序类，对key进行排序。job.setSortComparatorClass(KeyComparator.class);类似例子中的KeyComparator类。否则是按照字典序进行排序。MapReduce默认输出的key是字符类型时，默认是按照字典序排序。