Mapreduce的排序（全局排序、分区加排序、Combiner优化）

一、MR排序的分类

　　1.部分排序：MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序，保证输出到每一个文件内存都是经过排序的；

　　2.全局排序；

　　3.辅助排序：再第一次排序后经过分区再排序一次；

　　4.二次排序：经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序。

二、MR排序的接口——WritableComparable

　　该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口，实现该接口要重写write、readFields、compareTo三个方法。

三、流量统计案例的排序与分区

/**
 * @author: PrincessHug
 * @date: 2019/3/24, 15:36
 * @Blog: https://www.cnblogs.com/HelloBigTable/
 */
public class FlowSortBean implements WritableComparable<FlowSortBean> {
    private long upFlow;
    private long dwFlow;
    private long flowSum;

    public FlowSortBean() {
    }

    public FlowSortBean(long upFlow, long dwFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
        this.dwFlow = dwFlow;
        this.flowSum = upFlow + dwFlow;
    }

    public long getUpFlow() {
        return upFlow;
    }

    public void setUpFlow(long upFlow) {
        this.upFlow = upFlow;
    }

    public long getDwFlow() {
        return dwFlow;
    }

    public void setDwFlow(long dwFlow) {
        this.dwFlow = dwFlow;
    }

    public long getFlowSum() {
        return flowSum;
    }

    public void setFlowSum(long flowSum) {
        this.flowSum = flowSum;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(upFlow);
        out.writeLong(dwFlow);
        out.writeLong(flowSum);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        upFlow = in.readLong();
        dwFlow = in.readLong();
        flowSum = in.readLong();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "	" + dwFlow + "	" + flowSum;
    }

    @Override
    public int compareTo(FlowSortBean o) {
        return this.flowSum > o.getFlowSum() ? -1:1;
    }
}

public class FlowSortMapper extends Mapper<LongWritable, Text,FlowSortBean,Text> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取数据
        String line = value.toString();

        //切分数据
        String[] fields = line.split("	");

        //封装数据
        long upFlow = Long.parseLong(fields[1]);
        long dwFlow = Long.parseLong(fields[2]);

        //传输数据
        context.write(new FlowSortBean(upFlow,dwFlow),new Text(fields[0]));
    }
}

public class FlowSortReducer extends Reducer<FlowSortBean,Text,Text,FlowSortBean> {
    @Override
    protected void reduce(FlowSortBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.write(values.iterator().next(),key);
    }
}

public class FlowSortPartitioner extends Partitioner<FlowSortBean, Text> {
    @Override
    public int getPartition(FlowSortBean key, Text value, int i) {
        String phoneNum = value.toString().substring(0, 3);

        int partition = 4;
        if ("135".equals(phoneNum)){
            return 0;
        }else if ("137".equals(phoneNum)){
            return 1;
        }else if ("138".equals(phoneNum)){
            return 2;
        }else if ("139".equals(phoneNum)){
            return 3;
        }
        return partition;
    }
}

public class FlowSortDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //设置配置，初始化Job类
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //设置执行类
        job.setJarByClass(FlowSortDriver.class);

        //设置Mapper、Reducer类
        job.setMapperClass(FlowSortMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowSortReducer.class);

        //设置Mapper输出数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(FlowSortBean.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //设置Reducer输出数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowSortBean.class);

        //设置自定义分区
        job.setPartitionerClass(FlowSortPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(5);

        //设置文件输入输出类型
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("G:\mapreduce\flow\flowsort\in"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("G:\mapreduce\flow\flowsort\partitionout"));

        //提交任务
        if (job.waitForCompletion(true)){
            System.out.println("运行完成！");
        }else {
            System.out.println("运行失败！");
        }

    }
}

　　注意：再写Mapper类的时候，要注意KV对输出的数据类型，Key的类型一定要为FlowSortBean，因为在Mapper和Reducer之间进行的排序(只是排序)是通过Mapper输出的Key来进行排序的，而分区可以指定是通过Key或者Value。

四、Combiner合并

　　Combiner是在MR之外的一个组件，可以用来在maptask输出到环形缓冲区溢写之后，分区排序完成时进行局部的汇总，可以减少网络传输量，进而优化MR程序。

　　Combiner是用在当数据量到达一定规模之后的，小的数据量并不是很明显。

　　例如WordCount程序，当单词文件的大小到达一定程度，可以使用自定义Combiner进行优化：

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
	protected void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context){
		//计数
		int count = 0;
		
		//累加求和
		for(IntWritable v:values){
			count += v.get();
		}
		//输出
		context.write(key,new IntWritable(count));
	}
}

　　然后再Driver类中设置使用Combiner类

job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

　　如果仔细观察，WordCount的自定义Combiner类与Reducer类是完全相同的，因为他们的逻辑是相同的，即在maptask之后的分区内先进行一次累加求和，然后到reducer后再进行总的累加求和，所以在设置Combiner时也可以这样：

job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

　　注意：Combiner的应用一定要注意不能影响最终业务逻辑的情况下使用，比如在求平均值的时候：

　　mapper输出两个分区：3，5，7　　=>avg=5

　　　　　　　　　　　　2，6　　　　=>avg=4

　　reducer合并输出：　　5，4　　　  =>avg=4.5  但是实际应该为4.6，错误！

　　所以在使用Combiner时要注意其不会影响最中的结果！！！