使用hadoop MapReduce进行排序

hhajhh

　　　　在hadoop中的例子TeraSort，就是一个利用mapredue进行排序的例子。本文参考并简化了这个例子：
　　排序的基本思想是利用了mapreduce的自动排序功能，在hadoop中，从map到reduce阶段，map出来的结构会按照各个key按照hash值分配到各个reduce中，其中，在reduce中所有的key都是有序的了。如果使用一个reduce，那么我们直接将他output出来就行了，但是这不能够体现分布式的好处，所以，我们还是要用多个reduce来跑。
　　比方说我们有1000个1-10000的数据，跑10个ruduce任务， 如果我们运行进行partition的时候，能够将在1-1000中数据的分配到第一个reduce中，1001-2000的数据分配到第二个reduce中，以此类推。即第n个reduce所分配到的数据全部大于第n-1个reduce中的数据。这样，每个reduce出来之后都是有序的了，我们只要cat所有的输出文件，变成一个大的文件，就都是有序的了。
　　基本思路就是这样，但是现在有一个问题，就是数据的区间如何划分，在数据量大，还有我们并不清楚数据分布的情况下。一个比较简单的方法就是采样，假如有一亿的数据，我们可以对数据进行采样，如取10000个数据采样，然后对采样数据分区间。在Hadoop中，patition我们可以用TotalOrderPartitioner替换默认的分区。然后将采样的结果传给他，就可以实现我们想要的分区。在采样时，我们可以使用hadoop的几种采样工具，RandomSampler,InputSampler,IntervalSampler。
　　这样，我们就可以对利用分布式文件系统进行大数据量的排序了，我们也可以重写Partitioner类中的compare函数，来定义比较的规则，从而可以实现字符串或其他非数字类型的排序，也可以实现二次排序乃至多次排序。
　　
　　参考：《Hadoop权威指南》里面有详细的讲解
　　CxfInputFormat.java
　　package com.alibaba.cxf.sort;
　　import java.io.IOException;
　　import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
　　public class CxfInputFormat extends FileInputFormat<IntWritable,Text>{
@Override
public RecordReader<IntWritable, Text> getRecordReader(InputSplit split,
   JobConf job, Reporter reporter) throws IOException {
  return new CxfRecordReader(job, (FileSplit) split);
}
class CxfRecordReader implements RecordReader<IntWritable,Text> {
　　private LineRecordReader in;
     private LongWritable junk = new LongWritable();
     private Text line = new Text();
     private  int KEY_LENGTH = 10;
  public CxfRecordReader(JobConf job,FileSplit split) throws IOException{
   in = new LineRecordReader(job, split);
  }
  @Override
  public void close() throws IOException {
   in.close();   
  }
  @Override
  public IntWritable createKey() {
   return new IntWritable();
  }
  @Override
  public Text createValue() {
   
   return new Text();
  }
  @Override
  public long getPos() throws IOException {
   
   return in.getPos();
  }
  @Override
  public float getProgress() throws IOException {
   
   return in.getProgress();
  }
  @Override
  public boolean next(IntWritable key, Text value) throws IOException {
   if (in.next(junk, line)) {
    if (line.getLength() < KEY_LENGTH) {
     key.set(Integer.parseInt(line.toString()));
     value = new Text();
  //   value.clear();
    } else {
     byte[] bytes = line.getBytes();
     key.set(Integer.parseInt(new String(bytes).substring(0, KEY_LENGTH)));
     value = new Text();
    }
    return true;
   } else {
    return false;
   }
  }
}
}
　　
　　SortByMapReduce.java
　　package com.alibaba.cxf.sort;
　　import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.InputSampler;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.TotalOrderPartitioner;
public class SortByMapReduce {
　　/**
  * @param args
  * @throws URISyntaxException
  * @throws IOException
  */
public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
  runJob(args);
}
　　private static void runJob(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
  
  JobConf conf = new JobConf(SortByMapReduce.class);
  
  FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
        conf.setJobName(”SortByMapReduce”);
  
  conf.setInputFormat(CxfInputFormat.class);
  conf.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
  conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
  conf.setNumReduceTasks(5);
  conf.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
  InputSampler.RandomSampler<IntWritable, NullWritable> sampler =
   new InputSampler.RandomSampler<IntWritable, NullWritable>(0.1,10000,10);
  
  Path input = FileInputFormat.getInputPaths(conf)[0];
  input = input.makeQualified(input.getFileSystem(conf));
  Path partitionFile = new Path(input,”_partitions”);
  TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile);
  InputSampler.writePartitionFile(conf, sampler);
  
  URI partitionURI = new URI(partitionFile.toString() + “#_partitions”);
  DistributedCache.addCacheFile(partitionURI, conf);
  DistributedCache.createSymlink(conf);
  JobClient.runJob(conf);  
}
}

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