hadoop?詳解如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)排序
排序是Hadoop的默認(rèn)行為,不管你是否需要,MapReduce的MapTask和Task都會(huì)對(duì)輸出的結(jié)果的Key進(jìn)行排序,默認(rèn)的排序順序是按照字典順序排列,實(shí)現(xiàn)的方法是快速排序。
自定義排序需要繼承WritableComparable,實(shí)現(xiàn)compareTo方法就完成了自定義排序。
下面介紹幾種排序的場景
一、全排序
全排序是指最終只產(chǎn)生一個(gè)輸出文件,數(shù)據(jù)在文件內(nèi)部有序。
1、輸入數(shù)據(jù)
13470253144 180 180 360 13509468723 7335 110349 117684 13560439638 918 4938 5856 13568436656 3597 25635 29232 13590439668 1116 954 2070 13630577991 6960 690 7650 13682846555 1938 2910 4848 13729199489 240 0 240 13736230513 2481 24681 27162 13768778790 120 120 240 13846544121 264 0 264 13956435636 132 1512 1644 13966251146 240 0 240 13975057813 11058 48243 59301 13992314666 3008 3720 6728 15043685818 3659 3538 7197 15910133277 3156 2936 6092 15959002129 1938 180 2118 18271575951 1527 2106 3633 18390173782 9531 2412 11943 84188413 4116 1432 5548
2、Bean對(duì)象
繼承WritabelComparable,并實(shí)現(xiàn)方法compareTo。WritabelComparable起始就是兩個(gè)接口的綜合,Writable是Hadoop自定義序列化數(shù)據(jù)需要實(shí)現(xiàn)的接口,而Coparable是比較排序需要實(shí)現(xiàn)的接口。
package cn.nuwa.hap.cp; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; @Data @NoArgsConstructor public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> { private long upFlow; //上行流量 private long downFlow; //下行流量 private long sumFlow; //總流量 public void setSumFlow() { this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow; } //4 實(shí)現(xiàn)序列化和反序列化方法,注意順序一定要保持一致 @Override public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException { dataOutput.writeLong(upFlow); dataOutput.writeLong(downFlow); dataOutput.writeLong(sumFlow); } @Override public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException { this.upFlow = dataInput.readLong(); this.downFlow = dataInput.readLong(); this.sumFlow = dataInput.readLong(); } //5 重寫ToString @Override public String toString() { return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow; } @Override public int compareTo(FlowBean o) { //按照總流量比較,倒序排列 if(this.sumFlow > o.getSumFlow()){ return -1; }else if(this.sumFlow < o.getSumFlow()){ return 1; }else { return 0; } } }
3、Mapper類
package cn.nuwa.hap.cp; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text> { private FlowBean outK = new FlowBean(); private Text outV = new Text(); @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //1 獲取一行數(shù)據(jù) String line = value.toString(); //2 按照"\t",切割數(shù)據(jù) String[] split = line.split("\t"); //3 封裝outK outV outK.setUpFlow(Long.parseLong(split[1])); outK.setDownFlow(Long.parseLong(split[2])); outK.setSumFlow(); outV.set(split[0]); //4 寫出outK outV context.write(outK,outV); } }
4、Reduce類
package cn.nuwa.hap.cp; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import java.io.IOException; public class FlowReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean> { @Override protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { //遍歷values集合,循環(huán)寫出,避免總流量相同的情況 for (Text value : values) { //調(diào)換KV位置,反向?qū)懗? context.write(value, key); } } }
5、Dirver類
package cn.nuwa.hap.cp; import cn.nuwa.hap.wb.FlowBean; import cn.nuwa.hap.wb.ProvincePartitioner; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException; public class FlowDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { //1 獲取job對(duì)象 Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf); //2 關(guān)聯(lián)本Driver類 job.setJarByClass(FlowDriver.class); //3 關(guān)聯(lián)Mapper和Reducer job.setMapperClass(FlowMapper.class); job.setReducerClass(FlowReducer.class); //4 設(shè)置Map端輸出KV類型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(cn.nuwa.hap.wb.FlowBean.class); //5 設(shè)置程序最終輸出的KV類型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(FlowBean.class); //6 設(shè)置程序的輸入輸出路徑 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("C:\\Users\\Dell\\Desktop\\hadoop\\inputFlow")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("C:\\Users\\Dell\\Desktop\\hadoop\\outputFlow")); //8 指定自定義分區(qū)器 job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class); //9 同時(shí)指定相應(yīng)數(shù)量的ReduceTask job.setNumReduceTasks(5); //7 提交Job boolean b = job.waitForCompletion(true); System.exit(b ? 0 : 1); } }
6、最終結(jié)果
13509468723 7335 110349 117684 13975057813 11058 48243 59301 13568436656 3597 25635 29232 13736230513 2481 24681 27162 18390173782 9531 2412 11943 13630577991 6960 690 7650 15043685818 3659 3538 7197 13992314666 3008 3720 6728 15910133277 3156 2936 6092 13560439638 918 4938 5856 84188413 4116 1432 5548 13682846555 1938 2910 4848 18271575951 1527 2106 3633 15959002129 1938 180 2118 13590439668 1116 954 2070 13956435636 132 1512 1644 13470253144 180 180 360 13846544121 264 0 264 13729199489 240 0 240 13768778790 120 120 240 13966251146 240 0 240
二、分區(qū)排序
分區(qū)排序的本質(zhì)是:
- 數(shù)據(jù)分區(qū)
- 區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)有序
只需要在全排序的基礎(chǔ)上加上分區(qū)的代碼即可
1、分區(qū)類
package cn.nuwa.hap.cp; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner; public class ProvincePartitioner extends Partitioner< FlowBean, Text> { @Override public int getPartition(FlowBean flowBean, Text text, int numPartitions) { //獲取手機(jī)號(hào)前三位 String phone = text.toString(); String prePhone = phone.substring(0, 3); //定義一個(gè)分區(qū)號(hào)變量partition,根據(jù)prePhone設(shè)置分區(qū)號(hào) int partition; if("136".equals(prePhone)){ partition = 0; }else if("137".equals(prePhone)){ partition = 1; }else if("138".equals(prePhone)){ partition = 2; }else if("139".equals(prePhone)){ partition = 3; }else { partition = 4; } //最后返回分區(qū)號(hào)partition return partition; } }
2、Driver類新增分區(qū)配置
// 設(shè)置自定義分區(qū)器 job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class); // 設(shè)置對(duì)應(yīng)的ReduceTask的個(gè)數(shù) job.setNumReduceTasks(5);
3、結(jié)果
part-r-00000
13630577991 6960 690 7650 13682846555 1938 2910 4848
part-r-00001
13736230513 2481 24681 27162 13729199489 240 0 240 13768778790 120 120 240
part-r-00002
13846544121 264 0 264
part-r-00003
13975057813 11058 48243 59301 13992314666 3008 3720 6728 13956435636 132 1512 1644 13966251146 240 0 240
part-r-00004
13509468723 7335 110349 117684 13568436656 3597 25635 29232 18390173782 9531 2412 11943 15043685818 3659 3538 7197 15910133277 3156 2936 6092 13560439638 918 4938 5856 84188413 4116 1432 5548 18271575951 1527 2106 3633 15959002129 1938 180 2118 13590439668 1116 954 2070 13470253144 180 180 360
到此這篇關(guān)于hadoop 詳解如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)排序的文章就介紹到這了,更多相關(guān)hadoop 數(shù)據(jù)排序內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Java+Swing實(shí)現(xiàn)經(jīng)典五子棋游戲
五子棋是世界智力運(yùn)動(dòng)會(huì)競技項(xiàng)目之一,是一種兩人對(duì)弈的純策略型棋類游戲,是世界智力運(yùn)動(dòng)會(huì)競技項(xiàng)目之一。本文將采用Java Swing實(shí)現(xiàn)這一經(jīng)典游戲,需要的可以參考一下2022-01-01Java中內(nèi)存異常StackOverflowError與OutOfMemoryError詳解
這篇文章主要介紹了 Java中內(nèi)存異常StackOverflowError與OutOfMemoryError詳解的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2017-03-03SpringCloud微服務(wù)應(yīng)用config配置中心詳解
這篇文章主要介紹了SpringCloud微服務(wù)應(yīng)用-config配置中心,包括相關(guān)知識(shí)介紹、搭建、動(dòng)態(tài)刷新、測試,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2022-07-07Java中使用Spring Retry實(shí)現(xiàn)重試機(jī)制的流程步驟
這篇文章主要介紹了我們將探討如何在Java中使用Spring Retry來實(shí)現(xiàn)重試機(jī)制,重試機(jī)制在處理臨時(shí)性故障和提高系統(tǒng)穩(wěn)定性方面非常有用,文中通過代碼示例介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考下2024-07-07SpringBootAdmin+actuator實(shí)現(xiàn)服務(wù)監(jiān)控
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了SpringBootAdmin+actuator實(shí)現(xiàn)服務(wù)監(jiān)控,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-01-01Spring?Boot存在路徑遍歷漏洞CVE-2021-22118的問題解析
CVE-2021-22118?是一個(gè)在?Spring?Boot?中發(fā)現(xiàn)的漏洞,該漏洞關(guān)系到?Spring?Boot?的開發(fā)者工具(Devtools)中的遠(yuǎn)程更新(Remote?Update)功能,這篇文章主要介紹了Spring?Boot存在路徑遍歷漏洞CVE-2021-22118,需要的朋友可以參考下2023-09-09