Mapreduce实例--二次排序

前言部分：

在Map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。然后调用自定义Map的map方法，将一个个<LongWritable, Text>键值对输入给Map的map方法。注意输出应该符合自定义Map中定义的输出<IntPair, IntWritable>。最终是生成一个List<IntPair, IntWritable>。在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List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，则可以使用key实现的compareTo方法进行排序。 在本实验中，就使用了IntPair实现的compareTo方法。

在Reduce阶段，reducer接收到所有映射到这个reducer的map输出后，也是会调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序。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设置的分组函数类。只要这个比较器比较的两个key相同，他们就属于同一个组，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。

操作环境：

Centos 7　　#安装了Hadoop集群

jdk 1.8

hadoop 3.2.0

IDEA 2019

操作场景：

在电商网站中，用户进入页面浏览商品时会产生访问日志，也就是浏览痕迹即点击次数，含有（goods_id, click_num）两个字段

goods_id click_num
1010037    100
1010102    100
1010152    97
1010178    96
1010280    104
1010320    103
1010510    104
1010603    96
1010637    97

要求编写MapReduce代码，功能为根据点击次数进行降序，在根据商品信息进行升序，并输出所有商品

输出结果：

点击次数 商品id
------------------------------------------------
104    1010280
104    1010510
------------------------------------------------
103    1010320
------------------------------------------------
100    1010037
100    1010102
------------------------------------------------
97    1010152
97    1010637
------------------------------------------------
96    1010178
96    1010603

将提前处理好的数据集导入到hdfs中，将hdfs目标文件夹修改权限，否则会遇到无法修改文件信息的情况。

hadoop fs -mkdir -p /mymapreduce8/in
hadoop fs -put /data/mapreduce8/goods_visit2 /mymapreduce8/in

hadoop fs -chmod 777 /mapreduce8/

在IDEA创建Java工程，将工程所需所有jar包全部导入

编写Java代码：

二次排序：在mapreduce中，所有的key是需要被比较和排序的，并且是二次，先根据partitioner，再根据大小。而本例中也是要比较两次。先按照第一字段排序，然后在第一字段相同时按照第二字段排序。根据这一点，我们可以构造一个复合类IntPair，他有两个字段，先利用分区对第一字段排序，再利用分区内的比较对第二字段排序。Java代码主要分为四部分：自定义key，自定义分区函数类，map部分，reduce部分。

自定义key的代码：

public static class IntPair implements WritableComparable<IntPair>{

        //第一个成员变量
        int first;
        //第二个成员变量
        int second;
        //get、set方法
        public void set(int left, int right){
            first = left;
            second = right;
        }
        public int getFirst(){
            return first;
        }
        public int getSecond(){
            return second;
        }
        //key的比较
        public int compareTo(IntPair o) {
            if (first != o.first){
                return first < o.first ? 1 : -1;
            }else if (second != o.second){
                return second < o.second ? -1 : 1;
            }else {
                return 0;
            }
        }

        //序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制
        public void write(DataOutput out) throws IOException {
            out.writeInt(first);
            out.writeInt(second);
        }

        //反序列化，从流中的二进制转换成IntPair
        public void readFields(DataInput in) throws IOException {
            first = in.readInt();
            second = in.readInt();
        }
        public int hashCode(){
            return first * 157 + second;
        }
        public boolean equals(Object right){
            if (right == null){
                return false;
            }
            if (this == right) {
                return true;
            }
            if (right instanceof IntPair){
                IntPair r = (IntPair) right;
                return r.first == first && r.second == second;
            }else {
                return false;
            }
        }
    }

所有自定义的key应该实现接口WritableComparable，因为是可序列的并且可比较的，并重载方法。该类中包含以下几种方法：1.反序列化，从流中的二进制转换成IntPair 方法为public void readFields(DataInput in) throws IOException 2.序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制 方法为public void write(DataOutput out)3. key的比较 public int compareTo(IntPair o) 另外新定义的类应该重写的两个方法 public int hashCode() 和public boolean equals(Object right) 。

public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair, IntWritable>{
        @Override
        public int getPartition(IntPair intPair, IntWritable intWritable, int numPartitions) {
            return Math.abs(intPair.getFirst() * 127) % numPartitions;
        }
    }

对key进行分区，根据自定义key中first乘以127取绝对值在对numPartions取余来进行分区。这主要是为实现第一次排序。

分组函数类代码

public static class GroupingComparator extends WritableComparator {
        protected GroupingComparator() {
            super(IntPair.class, true);
        }
        @Override
        public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) {
            IntPair ip1 = (IntPair) w1;
            IntPair ip2 = (IntPair) w2;
            int l = ip1.getFirst();
            int r = ip2.getFirst();
            return l == r ? 0 : (l < r ? -1 : 1);
        }
    }

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first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。

map代码：

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> {
        private final IntPair intkey = new IntPair();
        private final IntWritable intvalue = new IntWritable();
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            int left = 0;
            int right = 0;
            if (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
                if (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                    right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
                }
                intkey.set(right, left);
                intvalue.set(left);
                context.write(intkey, intvalue);
            }
        }
    }

在map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本例子中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的一行的行号作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。然后调用自定义Map的map方法，将一个个<LongWritable, Text>键值对输入给Map的map方法。注意输出应该符合自定义Map中定义的输出<IntPair, IntWritable>。最终是生成一个List<IntPair, IntWritable>。在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List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compareTo方法。在本例子中，使用了IntPair实现compareTo方法。

Reduce代码：

public static class Reduce extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private final Text left = new Text();
        private static final Text SEPARATOR = new Text("------------------------------------------------");

        public void reduce(IntPair key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(SEPARATOR, null);
            left.set(Integer.toString(key.getFirst()));
            System.out.println(left);
            for (IntWritable val : values) {
                context.write(left, val);
            }
        }
    }

在reduce阶段，reducer接收到所有映射到这个reducer的map输出后，也是会调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序。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设置的分组函数类。只要这个比较器比较的两个key相同，他们就属于同一个组，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。

完整代码：

package mapreduce;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class SecondarySort {
    public static class IntPair implements WritableComparable<IntPair>{

        //第一个成员变量
        int first;
        //第二个成员变量
        int second;
        //get、set方法
        public void set(int left, int right){
            first = left;
            second = right;
        }
        public int getFirst(){
            return first;
        }
        public int getSecond(){
            return second;
        }
        //key的比较
        public int compareTo(IntPair o) {
            if (first != o.first){
                return first < o.first ? 1 : -1;
            }else if (second != o.second){
                return second < o.second ? -1 : 1;
            }else {
                return 0;
            }
        }

        //序列化，将IntPair转化成使用流传送的二进制
        public void write(DataOutput out) throws IOException {
            out.writeInt(first);
            out.writeInt(second);
        }

        //反序列化，从流中的二进制转换成IntPair
        public void readFields(DataInput in) throws IOException {
            first = in.readInt();
            second = in.readInt();
        }
        public int hashCode(){
            return first * 157 + second;
        }
        public boolean equals(Object right){
            if (right == null){
                return false;
            }
            if (this == right) {
                return true;
            }
            if (right instanceof IntPair){
                IntPair r = (IntPair) right;
                return r.first == first && r.second == second;
            }else {
                return false;
            }
        }
    }
    public static class FirstPartitioner extends Partitioner<IntPair, IntWritable>{
        @Override
        public int getPartition(IntPair intPair, IntWritable intWritable, int numPartitions) {
            return Math.abs(intPair.getFirst() * 127) % numPartitions;
        }
    }
    public static class GroupingComparator extends WritableComparator {
        protected GroupingComparator() {
            super(IntPair.class, true);
        }
        @Override
        public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) {
            IntPair ip1 = (IntPair) w1;
            IntPair ip2 = (IntPair) w2;
            int l = ip1.getFirst();
            int r = ip2.getFirst();
            return l == r ? 0 : (l < r ? -1 : 1);
        }
    }
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> {
        private final IntPair intkey = new IntPair();
        private final IntWritable intvalue = new IntWritable();
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            int left = 0;
            int right = 0;
            if (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                left = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
                if (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                    right = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
                }
                intkey.set(right, left);
                intvalue.set(left);
                context.write(intkey, intvalue);
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<IntPair, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private final Text left = new Text();
        private static final Text SEPARATOR = new Text("------------------------------------------------");

        public void reduce(IntPair key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(SEPARATOR, null);
            left.set(Integer.toString(key.getFirst()));
            System.out.println(left);
            for (IntWritable val : values) {
                context.write(left, val);
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf, "secondarysort");
        job.setJarByClass(SecondarySort.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setPartitionerClass(FirstPartitioner.class);

        job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);
        job.setMapOutputKeyClass(IntPair.class);

        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        String[] otherArgs=new String[2];
        otherArgs[0]="hdfs://172.18.74.137:9000/mapreduce8/in/goods_visit2";
        otherArgs[1]="hdfs://172.18.74.137:9000/mapreduce8/out";

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(otherArgs[0]));

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

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