mapreduce排序算法_MapReduce算法

mapreduce排序算法

我们将继续执行有关实现MapReduce算法的系列文章，该系列可在使用MapReduce进行数据密集型文本处理中找到。本系列的其他文章：

使用MapReduce进行数据密集型文本处理
使用MapReduce进行数据密集型文本处理-本地聚合第二部分
使用Hadoop计算共现矩阵
MapReduce算法–顺序反转

这篇文章介绍了在使用MapReduce进行数据密集型文本处理的第3章中找到的二级排序模式。 Hadoop在将映射器发出的数据自动排序后再发送给reduce，但是如果您还想按值排序怎么办？您当然会使用二级排序。通过稍加操作键对象的格式，二级排序使我们能够在排序阶段将值考虑在内。这里有两种可能的方法。

第一种方法涉及让减速器缓冲给定键的所有值，并对这些值进行归约器排序。由于reducer将接收给定键的所有值，因此此方法可能会导致reducer的内存不足。

第二种方法涉及通过向自然键添加部分或整个值来创建组合键，以实现您的排序目标。这两种方法之间的权衡是对reducer中的值进行显式排序，这很有可能会更快（存在内存不足的风险），但实现“值到键”转换方法会减轻MapReduce框架的排序工作，这是Hadoop / MapReduce设计要做的核心。出于本文的目的，我们将考虑“关键价值”方法。我们将需要编写一个自定义分区程序，以确保所有具有相同键（自然键不包括带有值的复合键的自然键）的数据都发送到同一reduce和自定义比较器，因此一旦数据被自然键分组到达减速机。

值到密钥转换

直接创建复合键。我们需要做的是分析在排序过程中我们要考虑值的哪一部分并将适当的部分添加到自然键中。然后，我们需要在键类或比较器类中的compareTo方法上进行工作，以确保对组合键进行了说明。我们将重新访问天气数据集，并将温度作为自然键的一部分（自然键是年和月连接在一起）。结果将列出给定月份和年份中最冷的一天。该示例的灵感来自Hadoop，《权威指南》一书中的二级排序示例。尽管可能有更好的方法可以实现此目标，但它足以说明次级排序的工作原理。

映射器代码

我们的映射器代码已经将年和月连接在一起，但是我们还将把温度作为键的一部分。由于我们将值包含在键本身中，因此映射器将发出NullWritable，在其他情况下，我们将发出温度。

public class SecondarySortingTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, TemperaturePair, NullWritable> {private TemperaturePair temperaturePair = new TemperaturePair();private NullWritable nullValue = NullWritable.get();private static final int MISSING = 9999;
@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String yearMonth = line.substring(15, 21);int tempStartPosition = 87;if (line.charAt(tempStartPosition) == '+') {tempStartPosition += 1;}int temp = Integer.parseInt(line.substring(tempStartPosition, 92));if (temp != MISSING) {temperaturePair.setYearMonth(yearMonth);temperaturePair.setTemperature(temp);context.write(temperaturePair, nullValue);}}
}

现在，我们已将温度添加到密钥中，我们为启用辅助排序设置了条件。剩下要做的就是在必要时编写考虑温度的代码。在这里，我们有两种选择，编写一个Comparator或在TemperaturePair类上调整compareTo方法（TemperaturePair实现WritableComparable）。在大多数情况下，我建议写一个单独的Comparator，但是TemperaturePair类是专门为演示二次排序而编写的，因此我们将修改TemperaturePair类的compareTo方法。

@Overridepublic int compareTo(TemperaturePair temperaturePair) {int compareValue = this.yearMonth.compareTo(temperaturePair.getYearMonth());if (compareValue == 0) {compareValue = temperature.compareTo(temperaturePair.getTemperature());}return compareValue;}

如果我们想按降序排序，我们可以简单地将温度比较的结果乘以-1。
现在，我们已经完成了排序所需的部分，我们需要编写一个自定义分区程序。

合伙人代码

为了确保在确定将哪个缩减程序发送数据时仅考虑自然键，我们需要编写一个自定义分区程序。该代码很简单，在计算将数据发送到的减速器时，仅考虑TemperaturePair类的yearMonth值。

public class TemperaturePartitioner extends Partitioner<TemperaturePair, NullWritable>{@Overridepublic int getPartition(TemperaturePair temperaturePair, NullWritable nullWritable, int numPartitions) {return temperaturePair.getYearMonth().hashCode() % numPartitions;}
}

尽管自定义分区程序保证了年和月的所有数据都到达同一还原器，但我们仍然需要考虑该还原器将按键对记录进行分组的事实。

分组比较器

数据到达精简器后，所有数据均按键分组。由于我们有一个复合键，因此我们需要确保记录仅按自然键分组。这是通过编写自定义GroupPartitioner完成的。为了将记录分组在一起，我们只考虑了TemperaturePair类的yearMonth字段的Comparator对象。

public class YearMonthGroupingComparator extends WritableComparator {public YearMonthGroupingComparator() {super(TemperaturePair.class, true);}@Overridepublic int compare(WritableComparable tp1, WritableComparable tp2) {TemperaturePair temperaturePair = (TemperaturePair) tp1;TemperaturePair temperaturePair2 = (TemperaturePair) tp2;return temperaturePair.getYearMonth().compareTo(temperaturePair2.getYearMonth());}
}

结果

这是运行我们的二级排序作业的结果：

new-host-2:sbin bbejeck$ hdfs dfs -cat secondary-sort/part-r-00000
190101  -206
190102  -333
190103  -272
190104  -61
190105  -33
190106  44
190107  72
190108  44
190109  17
190110  -33
190111  -217
190112  -300

结论

虽然按值对数据进行排序可能不是普遍的需求，但是在需要时，这是个不错的工具。此外，通过使用自定义分区程序和组分区程序，我们能够更深入地了解Hadoop的内部工作原理。感谢您的时间。

资源资源

Jimmy Lin和Chris Dyer 使用MapReduce进行的数据密集型处理
Hadoop： Tom White 的权威指南
来自博客的源代码和测试
Hadoop API
MRUnit用于单元测试Apache Hadoop映射减少工作

参考： MapReduce算法–来自我们的JCG合作伙伴 Bill Bejeck的“ 二级排序”，来自“ 随机编码思考”博客。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/01/mapreduce-algorithms-secondary-sorting.html

mapreduce排序算法