Mapreduce学习笔记（二）

Mapreduce的Shuffle过程

今天来谈一谈， shuffle过程， shuffle中文翻译是洗牌， 是在map 和reduce之间的一套可编写程序，就像可插拔的组件一样，我们可以编写一些程序来替换它们，以达到我们的需求目的。以下是详细的shuffle过程。

一般需要我们编程的过程有 Combiner, Partition, sort 以及 group。

Combiner:

这个过程实际上是对mapreduce过程的优化, 把一部分reducer要做的工作挪到mapper上去做， 由于一般mapper的数量远远大于reducer的数量，可以提高机器的运行速度。 由于我们学习是不会用到太多mapper，而且并不是所有mapreduce都使用combiner（一般只有求和， 求最值适用， 求平均不适用）， 故不做深究。

Partition:

Partition 是实现对文件的分类输出，如下图，实现按年份不同将结果输出到不同文件中。

接下来看段代码：

public static class YearPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {
		@Override
		public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) {
			//根据年份对数据进行分区，返回不同分区号
			if (key.toString().startsWith("2015"))
				return 0 % numPartitions;
			else if (key.toString().startsWith("2016"))
				return 1 % numPartitions;
			else
				return 2 % numPartitions;		
		}
}

其实我们主要需要重写的类就是这个Partitioner类， 然后实现它的getPartition函数就OK了。注意在getPartition的参数中，key 和value是从map端发送过来的，numPartitions 是我们设置的reducer数量，也就是输出文件数量。 然后在这个函数中按照我们的逻辑编写我们的分类标准， 比如我的分类标准就是判断value中存储的字符是以2015、2016还是其他字符为首，然后返回对于的reducer编号（可以认为返回对应的分区），最后注意要在main函数中完成对应的partition配置，具体如下：

job.setPartitionerClass(YearPartitioner.class);		//自定义分区方法
job.setNumReduceTasks(10); 	//设置reduce任务的数量,该值传递给Partitioner.getPartition()方法的numPartitions参数

sort

想要实现自定义的排序， 我们必须先了解到，shuffle过程中实现了对数据自动按Key值升序排列。因此要想实现按照我们需求的排序，我们必须自定义自己的Key 类型，由于写入到hdfs过程中需要序列化，key必须要用到Writable类型，同时需要按照我们设想的方式排序，必须要用到comparable类型， 综上，我们自定的Key值类型需要是WritableComparable类型，以下是一个例子：

public static class MyKey implements WritableComparable<MyKey> {
	private String date;
	private int num;
	
	public String getDate() {
		return date;
	}

	public void setDate(String date) {
		this.date = date;
	}

	public int getNum() {
		return num;
	}

	public void setNum(int num) {
		this.num = num;
	}

	public MyKey() {			
	}
	
	public MyKey(String date, int num) {
		this.date = date;
		this.num = num;
	}

	@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		out.writeUTF(date);
		out.writeInt(num);
	}

	@Override
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		date = in.readUTF();
		num = in.readInt();
	}

	@Override
	public int compareTo(MyKey o) {
		if (!date.equals(o.date)) 
			return date.compareTo(o.date);
		else
			return o.num-num;
	}
}

public static class DateSort3Mapper extends Mapper<Object, Text, MyKey, NullWritable> {		
	public void map(Object key, Text value, Context context ) 
			throws IOException, InterruptedException {
		String[] strs = value.toString().split(" ");
		MyKey myKey = new MyKey(strs[0], Integer.parseInt(strs[1]));
		context.write(myKey, NullWritable.get());	//将自定义的myKey作为Map KEY输出
    }
}

第一个MyKey类就是我们自定义的Key类，在这个类中，由于要实现序列化和可比较， 我们必须重写write，readFields和compareTo方法，前两个没什么好说的，在compareTo中，我们的逻辑是先比较date，date不同，就返回date.compareTo(o.date)（按date升序排列）， date相同就比较num， 返回o.num-num（按num降序排列）。至于MyKey的使用，就如mapper写到。

Group:

一般我们都采用默认的分组， 也就是按key值分组， 把key值相同的数据组和起来，形成类似：

Summer     <1,2,5>
Jerry      <2,6>
Rick       <1,2,3,4>
Morty      <2>

现在我们也可以自定义自己的 Group类（继承自WritableComparator）

public static class MyGroup extends WritableComparator {
	public MyGroup() {				//注册比较方法
		super(Text.class, true);
	}

	@SuppressWarnings("rawtypes")
	@Override
	public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
		String d1 = a.toString();
		String d2 = b.toString();	
		
		if (d1.startsWith("2015"))
			d1 = "2015";
		else if (d1.startsWith("2016"))
			d1 = "2016";
		else
			d1 = "2017";
		
		if (d2.startsWith("2015"))
			d2 = "2015";
		else if (d2.startsWith("2016"))
			d2 = "2016";
		else
			d2 = "2017";
		
		return d1.compareTo(d2);	//将原本KEY(年月日)的比较变成年份的比较
	}
}

在这个例子中， 我们的分组标准是年份是否相同（key的前4个字符是否相同），相同的归到同一组。同样要注意main函数中要加入group的配置

job.setGroupingComparatorClass(MyGroup.class);	//设置自定义分组类

以上就是我学到的shuffle可编写部分，如果有什么不足，欢迎指出。