排序概述笔记

排序是MapReduce框架中最重要的操作之一

MapTask和ReduceTask均会按照key进行排序.该操作属于Hadoop的默认行为。任何程序中的数据都会进行排序，而不管逻辑上是否需要。

默认排序是按照字典序进行排序，而实现排序的方法是快速排序

对于MapTask，它会将处理的结果暂时存放在环形缓冲区，当环形缓冲区使用率到达一定阈值，再对缓冲区中数据进行一次快速排序，并将这些数据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会磁盘对所有文件进行归并排序

      对于ReduceTask,它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写到磁盘上，否则存在内存中。如果磁盘上文件数目到达一定数目，则会进行一次归并排序以生成一个跟大文件，如果内存中文件大小或数目超过一定阈值，则会进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask会统一对内存和磁盘上的数据进行一次归并排序

排序分类

（1）部分排序

MapReduce根据输入记录的键对数据集排序，保证输出的每个文件内部有序

（2）全排序

最终输出结果只有一个文件，且内部有序，实现方法是设置一个ReduceTask，但该放法在处理大型文件时效率极低，因为一代机器处理所有文件，完全丧失了MapReduce提供的并行架构

（3)辅助排序

在Reduce端对key进行分组。应用：在接收key为bean对象时，想让一个或几个字段相同（全部字段比较不同）的key进入相同的reduce方法。可以采用分组排序

（4）二次排序

在自定义排序过程中，如果compareTo中判断条件为两个即为二次排序

自定义排序WritableComparable原理分

bean对象做为key传输，需要实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序。

 @Override
    public int compareTo(FlowBean o) {
        // 总流量的倒叙排序
       if(this.sumFlow>o.sumFlow)
           return -1;
       else
           if(this.sumFlow
               return 1;
           else
           {
               //按上行流量的正序排
               if(this.upFlow>o.upFlow)
                   return 1;
        else if (this.upFlow
              return -1;
           else{
               return  0;}
           }
    }

WritableComparable案例实操

1 全排序

根据序列化案例产生的结果在对总数量进行倒序排序

（1）输入数据

pjhone_data.tat

处理后数据 part-r-0000

需求分析

代码：FlowBean类

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
 
public class FlowBean implements WritableComparable {
 
    private long upFlow; //上行流量
    private long downFlow; //下行流量
    private long sumFlow; //总流量
 
    //提供无参构造
    public FlowBean() {
    }
 
    //生成三个属性的getter和setter方法
    public long getUpFlow() {
        return upFlow;
    }
 
    public void setUpFlow(long upFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
    }
 
    public long getDownFlow() {
        return downFlow;
    }
 
    public void setDownFlow(long downFlow) {
        this.downFlow = downFlow;
    }
 
    public long getSumFlow() {
        return sumFlow;
    }
 
    public void setSumFlow(long sumFlow) {
        this.sumFlow = sumFlow;
    }
 
    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }
 
    //实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要一致
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(this.upFlow);
        out.writeLong(this.downFlow);
        out.writeLong(this.sumFlow);
 
    }
 
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.upFlow = in.readLong();
        this.downFlow = in.readLong();
        this.sumFlow = in.readLong();
    }
 
    //重写ToString,最后要输出FlowBean
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }
 
    @Override
    public int compareTo(FlowBean o) {
 
        //按照总流量比较,倒序排列
        if(this.sumFlow > o.sumFlow){
            return -1;
        }else if(this.sumFlow < o.sumFlow){
            return 1;
        }else {
            return 0;
        }
    }
}

 Mapper类

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
 
public class FlowMapper extends Mapper {
    private FlowBean outK = new FlowBean();
    private Text outV = new Text();
 
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        //1 获取一行数据
        String line = value.toString();
 
        //2 按照"\t",切割数据
        String[] split = line.split("\t");
 
        //3 封装outK outV
        outK.setUpFlow(Long.parseLong(split[1]));
        outK.setDownFlow(Long.parseLong(split[2]));
        outK.setSumFlow();
        outV.set(split[0]);
 
        //4 写出outK outV
        context.write(outK,outV);
    }
}

Reducer类

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
 
public class FlowReducer extends Reducer {
    @Override
    protected void reduce(FlowBean key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        //遍历values集合,循环写出,避免总流量相同的情况
        for (Text value : values) {
            //调换KV位置,反向写出
            context.write(value,key);
        }
    }
}

Driver类

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
 
public class FlowDriver {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
 
        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
 
        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);
 
        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);
 
        //4 设置Map端输出数据的KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
 
        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
 
        //6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow2"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\comparout"));
 
        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

区内排序：

要求每个省份手机号按照总流量内部排序

基于前一个需求，增加自定义分区类，分区按照省份手机号设置。

（1）添加指定分区类

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
 
public class ProvincePartitioner2 extends Partitioner {
 
    @Override
    public int getPartition(FlowBean flowBean, Text text, int numPartitions) {
        //获取手机号前三位
        String phone = text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);
 
        //定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
        int partition;
        if("136".equals(prePhone)){
            partition = 0;
        }else if("137".equals(prePhone)){
            partition = 1;
        }else if("138".equals(prePhone)){
            partition = 2;
        }else if("139".equals(prePhone)){
            partition = 3;
        }else {
            partition = 4;
        }
 
        //最后返回分区号partition
        return partition;
    }
}

（2）在驱动中添加分区

// 设置自定义分区器
 
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner2.class);
 
 
 
// 设置对应的ReduceTask的个数
 
job.setNumReduceTasks(5);