Hadoop MapReduce二次排序算法与实现之算法解析

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MapReduce二次排序的原理

    1.在Mapper阶段，会通过inputFormat的getSplits来把数据集分割成split

public abstract class InputFormat<K, V> {
		public InputFormat() {}
		public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext var1) throws IOException, InterruptedException;

    2.inputFormat会提供RecordReader来读取每一条Record，读取之后会传给map来接收和处理

public abstract RecordReader<K, V> createRecordReader(InputSplit var1, TaskAttemptContext var2) throws IOException, InterruptedException;

    3.子啊Mapper阶段最后通过partition对Mapper的计算记过进行分区，可以通过job的setPartitionerClass来自定义Partitioner    

public abstract class Partitioner<KEY, VALUE> {
		public Partitioner() {}

		public abstract int getPartition(KEY var1, VALUE var2, int var3);
	}

		public void setPartitionerClass(Class<? extends Partitioner> cls) throws IllegalStateException {
		    this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
		    this.conf.setClass("mapreduce.job.partitioner.class", cls, Partitioner.class);
		}

    4.在每个分区内可以调用Job的setSortComparatorClass来对分区内基于Key比较函数进行排序

public void setSortComparatorClass(Class<? extends RawComparator> cls) throws IllegalStateException {
		    this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
		    this.conf.setOutputKeyComparatorClass(cls);
		}

	public interface RawComparator<T> extends Comparator<T> {
		int compare(byte[] var1, int var2, int var3, byte[] var4, int var5, int var6);
	}

    如果没有设置则会调用key 的compareTo方法
    5. 在Reducer端会接收到所有Mapper端中属于自己的数据，其实我们可以通过Job的setComparatorClass来对当前Reducer收到的所有的数据基于key比较函数进行排序，由于Reducer端每一个key对应的是valueList，因此需要Job的的setGroupingComparator来设置分组函数的类；
  

  public void setCombinerKeyGroupingComparatorClass(Class<? extends RawComparator> cls) throws IllegalStateException {
            this.ensureState(Job.JobState.DEFINE);
            this.conf.setCombinerKeyGroupingComparator(cls);
        }

    6.最后调用Reducer对自己收到的数据进行最后的处理

    总结：
    Mapper端：
        设置partitioner控制partition的过程；
        设置Comparator控制每个分区内的排序；
    Reducer端：
        设置Comparator控制reduce收到的所有数据的排序；
        设置GroupingComparator对数据进行Group操作；