mapreduce linux实例,Hadoop之MapReduce自定义二次排序流程实例详解
时间: 2023-07-16 13:15:29 浏览: 127
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。Hadoop是一个基于MapReduce模型的分布式文件存储和处理系统。在Hadoop中,MapReduce被广泛用于数据处理和分析任务。
自定义二次排序是MapReduce中常见的一种需求,其目的是对MapReduce的输出进行排序。下面我们来介绍一下如何在Linux上使用Hadoop实现自定义二次排序。
1. 准备数据
首先我们需要准备一个数据集,假设我们有一个文本文件,每行包含两个字段,分别为学生姓名和成绩,中间用制表符分隔。例如:
```
Tom 80
Jerry 70
Mike 90
Lucy 85
```
2. 编写Mapper代码
自定义二次排序需要进行两次排序,第一次按照学生姓名进行排序,第二次按照成绩进行排序。因此,我们需要在Mapper中将学生姓名和成绩作为Key-Value输出。
我们可以使用TextPair类来存储学生姓名和成绩,代码如下:
```
public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, TextPair, Text> {
private TextPair pair = new TextPair();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split("\t");
pair.set(fields[0], fields[1]);
context.write(pair, value);
}
}
```
在这段代码中,我们首先将输入的一行数据拆分成学生姓名和成绩两个字段,然后使用TextPair类将它们作为Key输出,原始数据作为Value输出。
3. 编写Partitioner代码
Partitioner用于对Mapper的输出进行分区,以确保相同Key的数据被分配到同一个Reducer中。在自定义二次排序中,我们需要按照学生姓名进行分区,因此我们可以使用HashPartitioner来进行分区,代码如下:
```
public class SortPartitioner extends Partitioner<TextPair, Text> {
public int getPartition(TextPair key, Text value, int numPartitions) {
return (key.getFirst().hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
}
}
```
在这段代码中,我们使用HashPartitioner将学生姓名的HashCode和Partition数取模来确定数据被分配到哪个Reducer中。
4. 编写GroupComparator代码
GroupComparator用于将相同学生姓名的数据分配到同一个Reducer中,代码如下:
```
public class SortGroupComparator extends WritableComparator {
protected SortGroupComparator() {
super(TextPair.class, true);
}
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
TextPair pair1 = (TextPair) a;
TextPair pair2 = (TextPair) b;
return pair1.getFirst().compareTo(pair2.getFirst());
}
}
```
在这段代码中,我们重载了compare方法,用于比较两个Key的学生姓名是否相同。
5. 编写SortComparator代码
SortComparator用于对每个Reducer中的数据进行排序,按照成绩从大到小排序,代码如下:
```
public class SortComparator extends WritableComparator {
protected SortComparator() {
super(TextPair.class, true);
}
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
TextPair pair1 = (TextPair) a;
TextPair pair2 = (TextPair) b;
int cmp = pair1.getFirst().compareTo(pair2.getFirst());
if (cmp != 0) {
return cmp;
}
return -pair1.getSecond().compareTo(pair2.getSecond());
}
}
```
在这段代码中,我们首先比较两个Key的学生姓名是否相同,如果相同则比较成绩,否则直接返回姓名比较结果。
6. 编写Reducer代码
Reducer用于对Mapper的输出进行聚合和处理。在自定义二次排序中,我们只需要将每个学生的成绩按照从高到低的顺序输出即可,代码如下:
```
public class SortReducer extends Reducer<TextPair, Text, Text, Text> {
public void reduce(TextPair key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Text value : values) {
context.write(key.getFirst(), value);
}
}
}
```
在这段代码中,我们首先输出学生姓名,然后按照原始数据的顺序输出。
7. 编写Driver代码
最后,我们需要编写Driver代码来启动MapReduce作业。代码如下:
```
public class SortDriver extends Configured implements Tool {
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(getConf());
job.setJarByClass(SortDriver.class);
job.setMapperClass(SortMapper.class);
job.setPartitionerClass(SortPartitioner.class);
job.setGroupingComparatorClass(SortGroupComparator.class);
job.setSortComparatorClass(SortComparator.class);
job.setReducerClass(SortReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(TextPair.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int exitCode = ToolRunner.run(new SortDriver(), args);
System.exit(exitCode);
}
}
```
在这段代码中,我们首先创建一个Job实例,然后设置Mapper、Partitioner、GroupComparator、SortComparator和Reducer等类。最后,我们指定输入路径和输出路径,并启动作业。
以上就是在Linux上使用Hadoop实现自定义二次排序的流程。通过这个例子,您可以了解到如何在Linux系统上使用MapReduce编程模型和Hadoop分布式文件存储和处理系统来处理大规模数据集。
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