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mapreduce二次排序

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之前离职的哥们的mr任务留了一堆的坑,他把value当成排序过的,于是reduce里面全部是如此统计dau、设备数的:

心好累,手动微笑。

正所谓前人挖坑后人填,我不入地狱谁入地狱。于是开始一个个mr的改代码。

方法一:用set统计

用set的好处就是改动极小,但存在oom的风险。实际跑了下线上的数据,果然oom了。摔!

方法二:bloom filter

好处是改动也不大,也不会oom,但就统计的结果可能会比实际的值要小。考虑到数据量也没有大到要用bloom filter的地步,且希望数据尽量的精准,放弃!

方法三:mr二次排序

好处是所有需求都满足了,坏处就是改动太大!

我理解的二次排序:根据多列来进行排序,实现的方法就是将这多列抽象为一个class,写好class的compareTo方法,这样就能根据多列来排序了。同时需要保证原来的逻辑不变,即只根据原有的key来partition,并且根据原有的key来进行group。

示例:

原文件:

key1 v3
key2 v8
key1 v1
key2 v2
key2 v1
key2 v7
key1 v6

最终结果:

key1 v1
key1 v3
key1 v6
key2 v1
key2 v2
key2 v7
key2 v8

key的设置

CombinationKey为抽象的key class。需要设置CombinationKey()构造函数,否则报错。

分区函数的设置

CombinationPartitioner为分区函数,若不设置,默认会根据key的hash值来分区,这样意味着同样appkey不同deviceId的记录会分配到不同的reduce上去,显然不符合预期。所以改成只根据appkey的hash值来分区。

分组函数的设置

GroupingComparator为分组函数,若不设置,默认是根据key来进行分组的,意味着同样appkey不同deviceId的记录不在一个组。

若在reduce开始write一行标识行"-------",不加GroupingComparator,则输出结果是:

-------
key1 v1
-------
key1 v3
-------
key1 v6
-------
key2 v1
-------
key2 v2
-------
key2 v7
-------
key2 v8

若添加GroupingComparator,则输出结果是:

-------
key1 v1
key1 v3
key1 v6
-------
key2 v1
key2 v2
key2 v7
key2 v8

job设置

至此,二次排序就搞定了。记得在job中设置:

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这不是一个只谈技术的博客,这里记录我成长的点点滴滴,coding、riding and everthing!

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