MapReduce中的排序（附代码）

在直接学习hadoop的排序之前还要了解一些基本知识。

Hadoop的序列化和比较接口

Hadoop的序列化格式：Writable

Writable是Hadoop自己的序列化格式，还要一个子接口是WritableComparable<T>，

public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T>

这样一来WritableComparable接口不仅有序列化的功能，还可以进行比较。

排序在MapReduce是很重要的一个方面，因为MapReduce有一个基于键的排序过程，所以可以作为键的类型必须具有Comparable<T>的特性。

除了WritableComparable接口之外，还有一个叫做RawComparator的接口。

WritableComparable和RawComparator的区别是：

WritableComparable需要把数据反序列化为对象，然后做对象之间的比较；RawComparator是直接比较数据流的数据，不需要数据反序列化成对象，从而省去了新建对象的开销。

Hadoop中key的排序逻辑

Hadoop中key的数据类型的排序逻辑其实就是按照WritableComparable<T>的基本数据类型和其他类型的compareTo方法的定义。

Key的排序规则：

  1. 如果调用了jobconf的setOutputKeyComparatorClass()，那么就使用设置的；
  2. 否则，采用实现接口WritableComparable的compareTo()来比较大小并排序。

例如IntWritable的比较算法

public int compareTo(Object o) {  
    int thisValue = this.value;  
    int thatValue = ((IntWritable)o).value;  
    return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1));  
}

我们可以根据自己的需要来修改compareTo()这个方法来实现自己的比价算法。

在Hadoop内部是自动调用这个方法来进行比较的，不需要我们手动干预，而且排序只是局限于map或者reduce内部。针对于map和map之间，reduce与reduce之间的排序compareTo就管不着了。虽然这种情况不常出现，但是还是有，比如全排序。

全排序

如果遇到了全排序，就要关注Partition这个阶段，Partition阶段是针对每个Reduce创建一个分区，然后把Map的输出结果映射到特定的分区中，这个分区中可能会有N个Key对应的数据，但是一个Key只能出现在一个分区中。在实现全排序的过程中，如果只有一个Reduce，也就是只有一个Partition，那么所有Map的输出都会经过一个Partition到一个reduce里，一个reduce里就可以根据compareTo来排序，这样就实现了全排序。但是这样不好的地方就是你全排序都是在一个Reduce中做的，这还叫毛的分布式计算啊。

因此，为了take advantage of distributed computing，我们需要使用多个Reduce，也就是有多个分区，而且这些分区的特点是两个已经排序完毕的partition1和partition2，partition1中的根据排序规则要么全部大于partition2，要么全部小于partition2。

这样做可以利用到分布式计算的特性，但是仍然要考虑到的是分区不均的问题，也就是一个partition中的数要远比其他的partition中的多，这样的话对分布式计算的效果也会大打折扣。解决这个问题的方法就是抽样，目的就是使partition更加均匀。

二次排序

代码实例

需求：现在有这样类型的文件若干

file1.txt

2
32
654
32
15
756
65223

file2.txt

5956
22
650
92

file3.txt

26
54
6

现在希望你用Hadoop进行处理并得到如下结果：

1     2
2     6
3     15
4     22
5     26
6     32
7     32
8     54
9     92
10    650
11    654
12    756
13    5956
14    65223

注：本代码是在Hadoop 2.7.4真实分布式环境下执行通过的。

当然最简单的就是多个Map，一个Reduce；因为Reduce在处理的时候是默认的会排序的。所以可以得到一个最简单的版本。

Version1：最简单版本，多个Map，单个Reduce

package com.tuhooo;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.InputSampler;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.TotalOrderPartitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Sort {


    // map将输入中的value化成IntWritable类型, 作为输出的key
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable> {

        private static IntWritable data = new IntWritable();
        // 实现map函数
        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            if(line != null && line.length() != 0 && !"".equals(line)) {
                data.set(Integer.parseInt(line));
                context.write(data, new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    // reduce会对map传进来的值进行排序
    public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {

        private static IntWritable linenum = new IntWritable(1);

        @Override
        public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for(IntWritable val : values) {
                context.write(linenum, key);
                linenum = new IntWritable(linenum.get() + 1);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 校验参数是否正确
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }

        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(Sort.class); // main Class
        job.setJobName("Sort");

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));   // 输入数据的目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出数据的目录

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

通过以上的讲解我们知道这得分区啊，于是有了下面的版本

Version2：M个Map，N个Reduce，N个Partition，均值分区不采样

package com.tuhooo;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.InputSampler;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.TotalOrderPartitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Sort {


    // map将输入中的value化成IntWritable类型, 作为输出的key
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable> {

        private static IntWritable data = new IntWritable();
        // 实现map函数
        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            if(line != null && line.length() != 0 && !"".equals(line)) {
                data.set(Integer.parseInt(line));
                context.write(data, new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    // reduce会对map传进来的值进行排序
    public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {

        private static IntWritable linenum = new IntWritable(1);

        @Override
        public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for(IntWritable val : values) {
                context.write(linenum, key);
                linenum = new IntWritable(linenum.get() + 1);
            }
        }
    }
    
    public static class MyPartition extends Partitioner<IntWritable, IntWritable> {
        
        @Override
        public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numTaskReduce) {

            int maxNumber = 65223;    // 样本数据中的最大值
            int part = maxNumber/numTaskReduce + 1;
            int keyNum = key.get();
            for(int i=0; i<numTaskReduce; i++) {

                if(keyNum >= part*i && keyNum <= part*(i+1)) {
                    return i;
                }
            }
            return -1;     // 如果没有出现在分区里面就会返回-1, 如果返回-1肯定是要报错的
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 校验参数是否正确
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }
        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(Sort.class); // main Class
        job.setJobName("Sort");

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));   // 输入数据的目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出数据的目录
        
        job.setNumReduceTasks(3);                     // Reduce任务数为3
        job.setPartitionerClass(MyPartition.class);   // 设置分区的类

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

Version2的代码基本上可以实现分区排序的功能，但是并没有采样啊，就可能会导致分区不均匀导致有些task任务很重，所以我们要加入采样。因此有了Version3。

Version3：M个Map，N个Reduce，N个Partition（此时采用的是TotalSortPartitioner，并且随机采样）

package com.tuhooo;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.InputSampler;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.TotalOrderPartitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Sort {

    // map将输入中的value化成LongWritable类型, 作为输出的key
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, LongWritable, LongWritable> {

        private static LongWritable data = new LongWritable();
        // 实现map函数
        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            if(line != null && line.length() != 0 && !"".equals(line)) {
                data.set(Integer.parseInt(line));
                context.write(data, new LongWritable(1));
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<LongWritable, LongWritable, LongWritable, LongWritable> {

        private static LongWritable linenum = new LongWritable(1);

        @Override
        public void reduce(LongWritable key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for(LongWritable val : values) {
                context.write(linenum, key);
                linenum = new LongWritable(linenum.get() + 1);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args.length != 3) {
            System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path> <partition path>");
            System.exit(-1);
        }

        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(Sort.class); // main Class
        job.setJobName("Sort");

        job.setNumReduceTasks(3);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入数据的目录
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出数据的目录

        TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(job.getConfiguration(), new Path(args[2]));
        InputSampler.Sampler<LongWritable, LongWritable> sampler = new InputSampler.RandomSampler<LongWritable, LongWritable>(0.5, 5, 2);
        InputSampler.writePartitionFile(job, sampler);

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);

        // 这里换成了TotalOrderPartitioner
        job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);

        // job.setPartitionerClass(MyPartition.class);
        job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在编写并运行Version3的时候踩了很多坑：

1. 随机采样的参数设置问题，由于我的样本文件中的数据很少，因此我猜测采样出来的数也很少，导致报异常：数组越界，

此时我采用的参数为：

InputSampler.Sampler<LongWritable, LongWritable> sampler = new InputSampler.RandomSampler<LongWritable, LongWritable>(0.01, 500, 10);

我感觉是没有采到样导致的。

17/11/16 17:31:51 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 3
17/11/16 17:31:51 INFO partition.InputSampler: Using 0 samples
17/11/16 17:31:51 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
17/11/16 17:31:51 INFO compress.CodecPool: Got brand-new compressor [.deflate]
Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 0
         at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.InputSampler.writePartitionFile(InputSampler.java:340)
         at com.tuhooo.Sort.main(Sort.java:67)
         at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
         at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
         at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
         at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
         at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221)
         at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)

2. 如果你有发现的话，最开始在代码Version1和代码Version2中，我用的都是IntWritable，但是在代码Version3中我用的是LongWritable，这是为啥捏。如果我继续在Version3中使用IntWritable的时候，采样文件的结果是这样的：

[root@hadoop Sort]# hdfs dfs -cat /partitionFile_heheda
SEQ!org.apache.hadoop.io.LongWritable!org.apache.hadoop.io.NullWritable*org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec▒]▒S▒3n▒l▒▒▒▒Axx▒[root@hadoop Sort]#

后来一直报错就是IntWritable不是LongWritable，就是下面这样的：

Error: java.lang.IllegalArgumentException: Can't read partitions file
         at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.TotalOrderPartitioner.setConf(TotalOrderPartitioner.java:116)
         at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.java:76)
         at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:136)
         at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.<init>(MapTask.java:702)
         at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:770)
         at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341)
         at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:164)
         at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
         at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
         at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1746)
         at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:158)
Caused by: java.io.IOException: wrong key class: org.apache.hadoop.io.IntWritable is not class org.apache.hadoop.io.LongWritable
         at org.apache.hadoop.io.SequenceFile$Reader.next(SequenceFile.java:2329)
         at org.apache.hadoop.io.SequenceFile$Reader.next(SequenceFile.java:2381)
         at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.TotalOrderPartitioner.readPartitions(TotalOrderPartitioner.java:306)
         at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.TotalOrderPartitioner.setConf(TotalOrderPartitioner.java:88)
         ... 10 more

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