用代码来理解MapReduce2_分组分区和combin优化

前言

MapReduce框架让我们可以专注于算法逻辑,而不需要去关注代码实现
但如果有需求,我们几乎可以自定义MR流程中的全部组件,如下

大框架Mapper,Reducer,Runner,还有常用到的自定义类Bean
分组逻辑GroupingComparator,分区逻辑Partitioner,Map端预聚合逻辑Combiner
输入流InputFormat,输出流OutputFormat

自定义这些类,可以加深对MR的理解
此篇文章主要介绍第2点中提到的组件,这些自定义组件常用于调优
第1点:https://blog.csdn.net/IAmListening/article/details/89791248
第3点:https://blog.csdn.net/IAmListening/article/details/89792588

GroupingComparator

重点归纳

将自定义类作为key时,会发现compareTo方法和分组联系紧密
最简单的例子:compareTo的结果是0,就意味着一定属于同一组
GroupingComparator也正是继承了WritableComparator类
数据进入Reduce端之前,会先根据key进行排序,然后才开始分组;进行分组的时候,只会比较相邻的元素.
也就是说,如果排序规则和分组规则不统一,是没有办法正确分组的.
比如说,排序结果的key-value是1-w,2-q,3-w.这时要依据value分组
首先,1-w会和2-q比较,结果不是同组,不进行聚合;然后,2-q和3-w比较,依然不是同组;3-w是最后一对key-value,所以此时比较结束.
这样的话,1-w是没办法和3-w分到同一组的.也就是说,这样的分组规则是无效的

public class MooGrouping extends WritableComparator {
   // 和WritableComparator接口不同,该类无法通过泛型来指定要比较的是MooBean.class.因此只能通过构造函数来指定
    protected MooGrouping(){
        super(MooBean.class, true);
    }
    @Override

    // 分组时只需要比较名字,因为最终要按照名字聚合
    public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
        System.out.println("开始分组");
        MooBean m1 = (MooBean)a;
        MooBean m2 = (MooBean)b;
        return m1.getName().compareTo(m2.getName());
    }
}

Partitioner

重点归纳

分区逻辑应该尽量避免数据倾斜,常用hashcode来决定分到哪个区
如果将hashcode直接强转为int,可能会发生数据溢出从而出现负数
可以将强转后的数据和Integer.MAX_VALUE进行&运算

// 两个泛型分别对应map端输出的key和value
public class MooPartitioner extends Partitioner<MooBean, MooBean> {
    @Override
    public int getPartition(MooBean mooBean, MooBean mooBean2, int i) {
        System.out.println("开始分区");
        return mooBean.getName().hashCode() % i;
    }
}

Combiner

重点归纳

数据在Map端被格式化为key和value,然后输出到内存.key和value在内存中以键值对的形式存储,而且会按照键的自然顺序自动排序.
需要注意的是,如果key或value是自定义对象.该对象经过Mapper,被输出到内存中时,内存中记录的并不是该对象的地址,而是该对象的属性值
拓展来说,在MR流程中的很多地方,当前对象实际上只是代表当前的属性值.属性不同,也可能使用的是同一对象
只有键相同的键值对,才能在combiner上聚合,因为这个聚合在分组规则(GroupingComparator)之前
Combiner位于Map端,此处先进行聚合可以减轻Reduce端的负担
但Combiner的使用一定要十分谨慎,因为Combiner是否会被调用是不确定的
也就是说,Combiner的使用与否必须不能影响到业务逻辑

public class MooCombiner extends Reducer<MooBean, MooBean, MooBean, MooBean> {
    @Override
    protected void reduce(MooBean key, Iterable<MooBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        System.out.println("combiner运行啦");
        int sum = 0;
        // 计算总成绩
        for (MooBean value : values){
            sum = sum + value.getScore();
        }
        // 分别赋值
        MooBean mooBean = new MooBean();
        mooBean.setName(key.getName());
        mooBean.setCourse(key.getCourse());
        mooBean.setScore(sum);
        // 传递给Reducer
        context.write(key, mooBean);
    }
}

用代码来理解MapReduce2_分组分区和combin优化

前言

GroupingComparator

Partitioner

Combiner

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