Mapreduce实例（四）：自然排序

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流程分析

Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程图如下：

流程分析：

1.Map端：

（1）每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件。

（2）在写入磁盘之前，线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区，也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了避免有些reduce任务分配到大量数据，而有些reduce任务却分到很少数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序，如果此时设置了Combiner，将排序后的结果进行Combine操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘。

（3）当map任务输出最后一个记录时，可能会有很多的溢出文件，这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combine操作，目的有两个：①尽量减少每次写入磁盘的数据量。②尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量，这里可以将数据压缩，只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了。

（4）将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问：分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢？其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系，而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群中的宏观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就ok了哦。

​ 到这里，map端就分析完了。那到底什么是Shuffle呢？Shuffle的中文意思是“洗牌”，如果我们这样看：一个map产生的数据，结果通过hash过程分区却分配给了不同的reduce任务，是不是一个对数据洗牌的过程呢？

2.Reduce端：

（1）Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存中（缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，表示用作此用途的堆空间的百分比），如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent决定），则对数据合并后溢写到磁盘中。

（2）随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作，现在终于明白了有些人为什么会说：排序是hadoop的灵魂。

（3）合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。

​ 熟悉MapReduce的人都知道：排序是MapReduce的天然特性！在数据达到reducer之前，MapReduce框架已经对这些数据按键排序了。但是在使用之前，首先需要了解它的默认排序规则。它是按照key值进行排序的，如果key为封装的int为IntWritable类型，那么MapReduce按照数字大小对key排序，如果Key为封装String的Text类型，那么MapReduce将按照数据字典顺序对字符排序。

​ 了解了这个细节，我们就知道应该使用封装int的Intwritable型数据结构了，也就是在map这里，将读入的数据中要排序的字段转化为Intwritable型，然后作为key值输出（不排序的字段作为value）。reduce阶段拿到<key，value-list>之后，将输入的key作为输出的key，并根据value-list中的元素的个数决定输出的次数。

代码编写

在MapReduce过程中默认就有对数据的排序。它是按照key值进行排序的，如果key为封装int的IntWritable类型，那么MapReduce会按照数字大小对key排序，如果Key为封装String的Text类型，那么MapReduce将按照数据字典顺序对字符排序。在本例中我们用到第一种，key设置为IntWritable类型，其中MapReduce程序主要分为Mapper部分和Reducer部分。

Mapper代码

  public static class Map extends Mapper<Object,Text,IntWritable,Text>{
      
    private static Text goods=new Text();  
    private static IntWritable num=new IntWritable();  
    public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
      
      String line=value.toString();  
      String arr[]=line.split("\t");  
      num.set(Integer.parseInt(arr[1]));  
      goods.set(arr[0]);  
      context.write(num,goods);  
    }  
  }  

在map端采用Hadoop默认的输入方式之后，将输入的value值用split()方法截取，把要排序的点击次数字段转化为IntWritable类型并设置为key，商品id字段设置为value，然后直接输出<key,value>。map输出的<key,value>先要经过shuffle过程把相同key值的所有value聚集起来形成<key,value-list>后交给reduce端。

Reducer代码

  public static class Reduce extends Reducer<IntWritable,Text,IntWritable,Text>{
      
    private static IntWritable result= new IntWritable();  
    //声明对象result 
    public void reduce(IntWritable key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
      
      for(Text val:values){
      
        context.write(key,val);  
      }  
    }  
  }  

reduce端接收到<key,value-list>之后，将输入的key直接复制给输出的key,用for循环遍历value-list并将里面的元素设置为输出的value，然后将<key,value>逐一输出，根据value-list中元素的个数决定输出的次数。

完整代码

 package mapreduce;  
  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.lib.input.FileInputFormat;  
  import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
  import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  
  public class OneSort {
      
    public static class Map extends Mapper<Object , Text , IntWritable,Text >{
      
      private static Text goods=new Text();  
      private static IntWritable num=new IntWritable();  
      public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
      
        String line=value.toString();  
        String arr[]=line.split("\t");  
        num.set(Integer.parseInt(arr[1]));  
        goods.set(arr[0]);  
        context.write(num,goods);  
      }  
    }  
    public static class Reduce extends Reducer< IntWritable, Text, IntWritable, Text>{
      
      private static IntWritable result= new IntWritable();  
      public void reduce(IntWritable key,Iterable<Text> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
      
        for(Text val:values){
      
          context.write(key,val);  
        }  
      }  
    }  
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
      
      Configuration conf=new Configuration();  
      Job job =new Job(conf,"OneSort");  
      job.setJarByClass(OneSort.class);  
      job.setMapperClass(Map.class);  
      job.setReducerClass(Reduce.class);  
      job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);  
      job.setOutputValueClass(Text.class);  
      job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  
      job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  
      Path in=new Path("hdfs://localhost:9000/mymapreduce3/in/goods_visit1");  
      Path out=new Path("hdfs://localhost:9000/mymapreduce3/out");  
      FileInputFormat.addInputPath(job,in);  
      FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);  
      System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
  
    }  
  }

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