Hadoop的partitioner、全排序

按数值排序

示例：按气温字段对天气数据集排序
问题：不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序
正统做法：用顺序文件存储数据，其IntWritable键代表气温，其Text值就是数据行
常用简单做法：首先，增加偏移量以消除所有负数；其次，在数字面前加0，使所有数字的长度相等；最后，用字典法排序。
streaming的做法：-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序，第二个temp字段按数值顺序方向排序

Partitioner 

Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner。除了这个mapreduce还提供了3种partitioner。如下图所示： 

patition类结构

1. Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。

2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是

which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks，得到当前的目的reducer。

3. BinaryPatitioner继承于Partitioner< BinaryComparable ,V>，是Partitioner的偏特化子类。该类提供leftOffset和rightOffset，在计算which reducer时仅对键值K的[rightOffset，leftOffset]这个区间取hash。

Which reducer=(hash & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks

4. KeyFieldBasedPartitioner也是基于hash的个partitioner。和BinaryPatitioner不同，它提供了多个区间用于计算hash。当区间数为0时KeyFieldBasedPartitioner退化成HashPartitioner。

$HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming \

-D stream.map.output.field.separator=. \

-D stream.num.map.output.key.fields=4 \

-D map.output.key.field.separator=. \    #map输出分隔符设为“.”

-D num.key.fields.for.partition=2 \    #将key分隔出来的前两个部分而不是整个key用于Partitioner做partition

-input /user/test/input -output /user/test/output \

-mapper “mymapper.sh” -reducer “ myreducer.sh” \

        -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \    #使用KeyFieldBasedPartitioner

-file /home/work/mymapper.sh \

-file /home/work/myreducer.sh \

-jobconf mapred.job.name=”key-partition-demo”

5. TotalOrderPartitioner这个类可以实现输出的全排序。不同于以上3个partitioner，这个类并不是基于hash的。在下一节里详细的介绍totalorderpartitioner。

 

全排序

最简单的方法：所有数据丢给一个reduce，使其内部排序。
这样的方法跟单机没什么区别，完全没有利用分布式计算的优势；数据量稍大时，一个reduce的处理效率极低。
分布式方案：
首先，创建一系列排序好的文件；其次，串联这些文件；最后生成一个全局排序的文件。
主要思路是使用一个partitioner来描述全局排序的输出。
由此我们可以归纳出这样一个用hadoop对大量数据排序的步骤：
1）  对待排序数据进行抽样；
2）  对抽样数据进行排序，产生标尺；
3）  Map对输入的每条数据计算其处于哪两个标尺之间；将数据发给对应区间ID的reduce
4）  Reduce将获得数据直接输出。
这里使用对一组url进行排序来作为例子：

Java实现：

1）InputSampler

输入采样类，可以对输入目录下的数据进行采样。InputSampler类实现了Sampler接口，目的是创建一个顺序文件来存储定义分区的键。提供了3种采样方法。

采样类结构图

采样方式对比表:

类名称	采样方式	构造方法	效率	特点
SplitSampler<K,V>	对前n个记录进行采样	采样总数，划分数	最高
RandomSampler<K,V>	遍历所有数据，随机采样	采样频率，采样总数，划分数	最低
IntervalSampler<K,V>	固定间隔采样	采样频率，划分数	中	对有序的数据十分适用

InputSampler.Sampler<IntWritable, Text> sampler = new InputSampler.RandomSampler<IntWritable, Text>(

                0.1, 10000, 10);
RandomSampler的三个参数分别是采样率、最大样本数、最大分区。

2）TotalOrderPartitioner 
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile);

InputSampler.writePartitionFile(conf, sampler);
InputSampler写的分区文件放在输入目录。
TotalOrderPartitioner指定partition文件。partition文件要求Key （这些key就是所谓的划分）的数量和当前reducer的数量相同并且是从小到大排列。

writePartitionFile这个方法根据采样类提供的样本，首先进行排序，然后选定（随机的方法）和reducer数目-1的样本写入到partition file。这样经过采样的数据生成的划分，在每个划分区间里的key value pair 就近似相同了，这样就能完成均衡负载的作用。 

DistributedCache.addCacheFile(partitionUri, conf);
partition文件载入分布式缓存。