MapReduce案例之数据排序

1       数据排序

1.1              数据排序

对输入文件中数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第一个代表原始数据在原始数据集中的位次，第二个代表原始数据。

1.2              应用场景

"数据排序"是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，比如学生成绩评比、数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。

1.3              设计思路

　　这个实例仅仅要求对输入数据进行排序，熟悉MapReduce过程的读者会很快想到在MapReduce过程中就有排序，是否可以利用这个默认的排序，而不需要自己再实现具体的排序呢？答案是肯定的。

　　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int的IntWritable类型，那么MapReduce按照数字大小对key排序，如果key为封装为String的Text类型，那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序。

　　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中将读入的数据转化成IntWritable型，然后作为key值输出（value任意）。reduce拿到<key，value-list>之后，将输入的key作为value输出，并根据value-list中元素的个数决定输出的次数。输出的key（即代码中的linenum）是一个全局变量，它统计当前key的位次。需要注意的是这个程序中没有配置Combiner，也就是在MapReduce过程中不使用Combiner。这主要是因为使用map和reduce就已经能够完成任务了。

1.4              程序代码

    程序代码如下所示：

 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.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

 public class Sort {

     //map将输入中的value化成IntWritable类型，作为输出的key

    public static class Map extends

　　　　　　　　Mapper<Object,Text,IntWritable,IntWritable>{

        private static IntWritable data=new IntWritable();

        //实现map函数

        public void map(Object key,Text value,Context context)

                throws IOException,InterruptedException{

            String line=value.toString();

            data.set(Integer.parseInt(line));

            context.write(data, new IntWritable(1));

        }

    }

    //reduce将输入中的key复制到输出数据的key上，

    //然后根据输入的value-list中元素的个数决定key的输出次数

    //用全局linenum来代表key的位次

    public static class Reduce extends

            Reducer<IntWritable,IntWritable,IntWritable,IntWritable>{

        private static IntWritable linenum = new IntWritable(1);

        //实现reduce函数

        public void reduce(IntWritable key,Iterable<IntWritable> values,Context context)

                throws IOException,InterruptedException{

            for(IntWritable val:values){

                context.write(linenum, key);

                linenum = new IntWritable(linenum.get()+1);

            }

        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");

        String[] ioArgs=new String[]{"sort_in","sort_out"};

     String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();

     if (otherArgs.length != 2) {

     System.err.println("Usage: Data Sort <in> <out>");

         System.exit(2);

     }

     Job job = new Job(conf, "Data Sort");

     job.setJarByClass(Sort.class);

     //设置Map和Reduce处理类

     job.setMapperClass(Map.class);

     job.setReducerClass(Reduce.class);

     //设置输出类型

     job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);

     job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

     //设置输入和输出目录

     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

     }

}