我們將繼續進行有關實現MapReduce算法的系列文章，該系列可在使用MapReduce進行數據密集型文本處理中找到。 本系列的其他文章：

使用MapReduce進行數據密集型文本處理

使用MapReduce進行數據密集型文本處理-本地聚合第二部分

使用Hadoop計算共現矩陣

MapReduce算法–順序反轉

這篇文章介紹了在使用MapReduce進行數據密集型文本處理的第3章中找到的二級排序模式。 雖然Hadoop在將映射器發出的數據自動排序后再發送給reducer，但是如果您還想按值排序怎么辦？ 您當然會使用二級排序。 通過稍加操作鍵對象的格式，二級排序使我們能夠在排序階段將值考慮在內。 這里有兩種可能的方法。

第一種方法涉及讓減速器緩沖給定鍵的所有值，并對這些值進行歸約器排序。 由于減速器將接收給定鍵的所有值，因此此方法可能會導致減速器內存不足。

第二種方法涉及通過向自然鍵添加部分或整個值來創建組合鍵，以實現您的排序目標。 這兩種方法之間的權衡是對reducer中的值進行顯式排序，這很可能會更快（存在內存不足的風險），但實現“值到鍵”轉換方法會減輕MapReduce框架的排序工作，這是Hadoop / MapReduce設計要做的核心。 出于本文的目的，我們將考慮“關鍵價值”方法。 我們將需要編寫一個自定義分區程序，以確保所有具有相同鍵（自然鍵不包含帶有值的復合鍵）的數據都發送到相同的reducer和自定義比較器，以便一旦數據被自然鍵分組到達減速機。

值到密鑰轉換

直接創建復合鍵。 我們需要做的是分析在排序過程中要考慮值的哪一部分，并將適當的部分添加到自然鍵中。 然后，我們需要在鍵類或比較器類中使用compareTo方法，以確保對組合鍵進行了說明。 我們將重新訪問天氣數據集，并將溫度作為自然鍵的一部分（自然鍵是年和月連接在一起）的一部分。 結果將是給定月份和年份中最冷的一天的列表。 該示例的靈感來自Hadoop，《權威指南》一書中的二級排序示例。 盡管可能有更好的方法可以實現此目標，但它足以說明次級排序的工作原理。

映射器代碼

我們的映射器代碼已經將年和月連接在一起，但是我們還將把溫度作為鍵的一部分。 由于我們將值包含在鍵本身中，因此映射器將發出NullWritable，在其他情況下，我們將發出溫度。

public class SecondarySortingTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, TemperaturePair, NullWritable> {private TemperaturePair temperaturePair = new TemperaturePair();private NullWritable nullValue = NullWritable.get();private static final int MISSING = 9999; @Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String yearMonth = line.substring(15, 21);int tempStartPosition = 87;if (line.charAt(tempStartPosition) == '+') {tempStartPosition += 1;}int temp = Integer.parseInt(line.substring(tempStartPosition, 92));if (temp != MISSING) {temperaturePair.setYearMonth(yearMonth);temperaturePair.setTemperature(temp);context.write(temperaturePair, nullValue);}} }

現在，我們已將溫度添加到密鑰中，我們為啟用輔助排序做好了準備。 剩下要做的就是在必要時編寫考慮溫度的代碼。 在這里，我們有兩個選擇，編寫一個Comparator或在TemperaturePair類上調整compareTo方法（TemperaturePair實現WritableComparable）。 在大多數情況下，我建議您編寫一個單獨的Comparator，但是TemperaturePair類是專門為演示二次排序而編寫的，因此我們將修改TemperaturePair類的compareTo方法。

@Overridepublic int compareTo(TemperaturePair temperaturePair) {int compareValue = this.yearMonth.compareTo(temperaturePair.getYearMonth());if (compareValue == 0) {compareValue = temperature.compareTo(temperaturePair.getTemperature());}return compareValue;}

如果我們想按降序排序，我們可以簡單地將溫度比較的結果乘以-1。
現在，我們已經完成了排序所必需的部分，我們需要編寫一個自定義分區程序。

合伙人代碼

為了確保在確定將哪個縮減程序發送數據時僅考慮自然鍵，我們需要編寫一個自定義分區程序。 該代碼簡單明了，在計算將數據發送到的減速器時，僅考慮TemperaturePair類的yearMonth值。

public class TemperaturePartitioner extends Partitioner<TemperaturePair, NullWritable>{@Overridepublic int getPartition(TemperaturePair temperaturePair, NullWritable nullWritable, int numPartitions) {return temperaturePair.getYearMonth().hashCode() % numPartitions;} }

盡管自定義分區程序保證了年和月的所有數據都到達同一精簡程序，但我們仍然需要考慮精簡程序將按鍵對記錄進行分組的事實。

分組比較器

數據到達精簡器后，所有數據均按鍵分組。 由于我們有一個復合鍵，因此我們需要確保記錄僅按自然鍵分組。 這是通過編寫自定義GroupPartitioner完成的。 為了將記錄分組在一起，我們只考慮了TemperaturePair類的yearMonth字段的Comparator對象。

public class YearMonthGroupingComparator extends WritableComparator {public YearMonthGroupingComparator() {super(TemperaturePair.class, true);}@Overridepublic int compare(WritableComparable tp1, WritableComparable tp2) {TemperaturePair temperaturePair = (TemperaturePair) tp1;TemperaturePair temperaturePair2 = (TemperaturePair) tp2;return temperaturePair.getYearMonth().compareTo(temperaturePair2.getYearMonth());} }

結果

這是運行我們的二級排序作業的結果：

new-host-2:sbin bbejeck$ hdfs dfs -cat secondary-sort/part-r-00000 190101 -206 190102 -333 190103 -272 190104 -61 190105 -33 190106 44 190107 72 190108 44 190109 17 190110 -33 190111 -217 190112 -300

結論

雖然按值對數據進行排序可能不是普遍的需求，但是在需要時，這是個不錯的工具。 此外，通過使用自定義分區程序和組分區程序，我們能夠更深入地了解Hadoop的內部工作原理。 感謝您的時間。

資源資源

• Jimmy Lin和Chris Dyer 使用MapReduce進行的數據密集型處理
• Hadoop： Tom White 的權威指南
• 來自博客的源代碼和測試
• Hadoop API
• MRUnit用于單元測試Apache Hadoop映射減少工作

參考： MapReduce算法–來自我們的JCG合作伙伴 Bill Bejeck的“ 二級排序”，來自“ 隨機編碼思考”博客。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2013/01/mapreduce-algorithms-secondary-sorting.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MapReduce算法–二级排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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