hadoop1中partition和combiner作用

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1、解析Partiton

　　把map任务的输出的中间结果按照key的范围进行划分成r份，r代表reduce任务的个数。hadoop默认有个类HashPartition实现分区，通过key对reduce的个数取模(key%r),这样可以保证一段范围内的key交由一个reduce处理。以此来实现reduce的负载均衡。不至于使有些reduce处理的任务压力过大，有些reduce空闲。

　　如果我们对hadoop本身的分区算法不满意，或者我们因为我们的业务需求，我们可以自定义一个类实现Partition接口，实现里面的方法，在getPartiton()方法中实现自己的分区算法。在提交作业的main方法中通setPartitonclass()方法这个类，就可以了。

　以下为代码实例

　　

1. package org.apache.hadoop.examples;
2. import java.io.IOException;
3. import java.util.*;
4. import org.apache.hadoop.fs.Path;
5. import org.apache.hadoop.conf.*;
6. import org.apache.hadoop.io.*;
7. import org.apache.hadoop.mapred.*;
8. import org.apache.hadoop.util.*;
9. /**
10. * 输入文本，以tab间隔
11. * kaka    1       28
12. * hua     0       26
13. * chao    1
14. * tao     1       22
15. * mao     0       29      22
16. * */
17. //Partitioner函数的使用
18. public class MyPartitioner {
19. // Map函数
20. public static class MyMap extends MapReduceBase implements
21. Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
22. public void map(LongWritable key, Text value,
23. OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
24. throws IOException {
25. String[] arr_value = value.toString().split("\t");
26. //测试输出
27. //          for(int i=0;i<arr_value.length;i++)
28. //          {
29. //              System.out.print(arr_value[i]+"\t");
30. //          }
31. //          System.out.print(arr_value.length);
32. //          System.out.println();
33. Text word1 = new Text();
34. Text word2 = new Text();
35. if (arr_value.length > 3) {
36. word1.set("long");
37. word2.set(value);
38. } else if (arr_value.length < 3) {
39. word1.set("short");
40. word2.set(value);
41. } else {
42. word1.set("right");
43. word2.set(value);
44. }
45. output.collect(word1, word2);
46. }
47. }
48. public static class MyReduce extends MapReduceBase implements
49. Reducer<Text, Text, Text, Text> {
50. public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
51. OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
52. throws IOException {
53. int sum = 0;
54. System.out.println(key);
55. while (values.hasNext()) {
56. output.collect(key, new Text(values.next().getBytes()));
57. }
58. }
59. }
60. // 接口Partitioner继承JobConfigurable，所以这里有两个override方法
61. public static class MyPartitionerPar implements Partitioner<Text, Text> {
62. /**
63. * getPartition()方法的
64. * 输入参数：键/值对<key,value>与reducer数量numPartitions
65. * 输出参数：分配的Reducer编号，这里是result
66. * */
67. @Override
68. public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
69. // TODO Auto-generated method stub
70. int result = 0;
71. System.out.println("numPartitions--" + numPartitions);
72. if (key.toString().equals("long")) {
73. result = 0 % numPartitions;
74. } else if (key.toString().equals("short")) {
75. result = 1 % numPartitions;
76. } else if (key.toString().equals("right")) {
77. result = 2 % numPartitions;
78. }
79. System.out.println("result--" + result);
80. return result;
81. }
82. @Override
83. public void configure(JobConf arg0)
84. {
85. // TODO Auto-generated method stub
86. }
87. }
88. //输入参数：/home/hadoop/input/PartitionerExample /home/hadoop/output/Partitioner
89. public static void main(String[] args) throws Exception {
90. JobConf conf = new JobConf(MyPartitioner.class);
91. conf.setJobName("MyPartitioner");
92. //控制reducer数量，因为要分3个区，所以这里设定了3个reducer
93. conf.setNumReduceTasks(3);
94. conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);
95. conf.setMapOutputValueClass(Text.class);
96. //设定分区类
97. conf.setPartitionerClass(MyPartitionerPar.class);
98. conf.setOutputKeyClass(Text.class);
99. conf.setOutputValueClass(Text.class);
100. //设定mapper和reducer类
101. conf.setMapperClass(MyMap.class);
102. conf.setReducerClass(MyReduce.class);
103. conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
104. conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
105. FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
106. FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
107. JobClient.runJob(conf);
108. }
109. }

2、解析Combiner

　　在Partiton之前，我们还可以对中间结果进行Combiner,即将中间结果中有着相同key 的（key，value）键值对进行合并成一对，Combiner的过程与reduce的过程类似，很多情况下可以直接使用reduce，但是Combiner作为Map任务的一部分，在Map输出后紧接着执行，通过Combiner的执行，减少了中间结果中的（key，value）对数目，reduce在从map复制数据时将会大大减少网络流量，每个reduce需要和原许多个map任务节点通信以此来取得落到它负责key区间内的中间结果，然后执行reduce函数，得到一个最中结果文件。有R个reduce任务，就有R个最终结果，这R个最终结果并不需要合并成一个结果，因为这R个最终结果又可以作为另一次计算的输入，开始另一次计算。

　　combiner使用总结：

　　combiner的使用可以在满足业务需求的情况下，大大提高job的运行速度，如果不合适，则将到最后导致结果不一致(如：求平均值)。

　　以下为Combiner代码示例

1. package com;
2. import java.io.IOException;
3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
4. import org.apache.hadoop.conf.Configured;
5. import org.apache.hadoop.fs.Path;
6. import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
7. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
8. import org.apache.hadoop.io.Text;
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
15. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
16. import org.apache.hadoop.util.Tool;
17. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
18. public class AveragingWithCombiner extends Configured implements Tool {
19. public static class MapClass extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text> {
20. static enum ClaimsCounters { MISSING, QUOTED };
21. // Map Method
22. public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
23. String fields[] = value.toString().split(",", -20);
24. String country = fields[4];
25. String numClaims = fields[8];
26. if (numClaims.length() > 0 && !numClaims.startsWith("\"")) {
27. context.write(new Text(country), new Text(numClaims + ",1"));
28. }
29. }
30. }
31. public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,DoubleWritable> {
32. // Reduce Method
33. public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
34. double sum = 0;
35. int count = 0;
36. for (Text value : values) {
37. String fields[] = value.toString().split(",");
38. sum += Double.parseDouble(fields[0]);
39. count += Integer.parseInt(fields[1]);
40. }
41. context.write(key, new DoubleWritable(sum/count));
42. }
43. }
44. public static class Combine extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
45. // Reduce Method
46. public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
47. double sum = 0;
48. int count = 0;
49. for (Text value : values) {
50. String fields[] = value.toString().split(",");
51. sum += Double.parseDouble(fields[0]);
52. count += Integer.parseInt(fields[1]);
53. }
54. context.write(key, new Text(sum+","+count));
55. }
56. }
57. // run Method
58. public int run(String[] args) throws Exception {
59. // Create and Run the Job
60. Job job = new Job();
61. job.setJarByClass(AveragingWithCombiner.class);
62. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
63. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
64. job.setJobName("AveragingWithCombiner");
65. job.setMapperClass(MapClass.class);
66. job.setCombinerClass(Combine.class);
67. job.setReducerClass(Reduce.class);
68. job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
69. job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
70. job.setOutputKeyClass(Text.class);
71. job.setOutputValueClass(Text.class);
72. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
73. return 0;
74. }
75. public static void main(String[] args) throws Exception {
76. int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new AveragingWithCombiner(), args);
77. System.exit(res);
78. }
79. }

---恢复内容结束---