`
guoyunsky
  • 浏览: 854375 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
博客专栏
3d3a22a0-f00f-3227-8d03-d2bbe672af75
Heritrix源码分析
浏览量:206248
Group-logo
SQL的MapReduce...
浏览量:0
社区版块
存档分类
最新评论

Hadoop MapReduce 学习笔记(十二) MapReduce实现类似SQL的order by/排序3 改进及改正

 
阅读更多

      本博客属创文章,转载请注明出处:http://guoyunsky.iteye.com/blog/1235954

 

       本博客已迁移到本人独立博客: http://www.yun5u.com/articles/hadoop-mapreduce-sql-order-by-sort-improve-fix.html

       请先阅读:           

           1.Hadoop MapReduce 学习笔记(一) 序言和准备

           2.Hadoop MapReduce 学习笔记(二) 序言和准备 2

               3.Hadoop MapReduce 学习笔记(八) MapReduce实现类似SQL的order by/排序

                4.Hadoop MapReduce 学习笔记(九) MapReduce实现类似SQL的order by/排序 正确写法

                5.Hadoop MapReduce 学习笔记(十) MapReduce实现类似SQL的order by/排序2 对多个字段排序

                6.Hadoop MapReduce 学习笔记(十一) MapReduce实现类似SQL的order by/排序3 改进

 

          下一篇:

        上一篇博客 Hadoop MapReduce 学习笔记(十一) MapReduce实现类似SQL的order by/排序3 改进 获得的结果并不是正确的结果,折腾了一小时没找到原因.于是参考hadoop/examples下面的SecondarySort.照搬里面的一些做法才纠正.这里先标记一下,待日后了解原理后再找出答案.

 

package com.guoyun.hadoop.mapreduce.study;



import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.RawComparator;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * 通过MapReduce实现类似SELECT * FROM TABLE ORDER BY COL1 ASC,COL2 DESC功能
 * 也就是对多个字段的排序
 * 相比 @OrderByMultiMapReduceTest,主要引入了Partitioner和GroupingComparator,提升性能
 * 由于生成的数据frameworkName比较固定(具体请查看 @MyMapReduceMultiColumnTest 如何生成的数据)
 * 所以这里获取map输出key的frameworkName属性,交给Partitioner和GroupingComparator来确定相同
 * frameworkName的数据输出到相同的Reduce上,尽可能减少Reduce之前的清洗和排序工作,提升性能.
 * 具体Partitioner和GroupingComparator的用法请查看Hadoop说明.
 * 这里只是我目前对Partitioner和GroupingComparator的理解,刻意安排的输入数据.一切还需要验证中,待有机会
 * 查看map和reduce源码后再来求证.
 * 本类相比 @OrderByMultiMapReduceImproveTest 纠正了结果不正确的错误
 * 
 * 注:
 * 查看结果可以发现,其实这也是一个group by的实现
 */
public class OrderByMultiMapReduceImproveFixTest extends
  OrderByMultiMapReduceTest {
  public static final Logger log=LoggerFactory.getLogger(OrderByMultiMapReduceImproveFixTest.class);
  
  public OrderByMultiMapReduceImproveFixTest(long dataLength, String inputPath,
      String outputPath) throws Exception {
    super(dataLength, inputPath, outputPath);
    // TODO Auto-generated constructor stub
  }

  public OrderByMultiMapReduceImproveFixTest(long dataLength) throws Exception {
    super(dataLength);
    // TODO Auto-generated constructor stub
  }

  public OrderByMultiMapReduceImproveFixTest(String inputPath, String outputPath) {
    super(inputPath, outputPath);
    // TODO Auto-generated constructor stub
  }

  public OrderByMultiMapReduceImproveFixTest(String outputPath)
      throws Exception {
    super(outputPath);
    // TODO Auto-generated constructor stub
  }
  
  /**
   * 继承OrderMultiColumnWritable,新增WritableComparator,并注入到WritableComparator中
   * 增加本类就可以解决OrderByMultiMapReduceImproveTest输出结果不一致的错误,具体原因还待探索
   */
  public static class OrderMultiColumnFixWritable extends OrderMultiColumnWritable{
    /**
     * 增加这个WritableComparator就可以解决OrderByMultiMapReduceImproveTest
     * 原理还不清楚,待探索
     */
    public static class MyComparator extends WritableComparator {
      public MyComparator() {
        super(OrderMultiColumnWritable.class);
      }

      public int compare(byte[] b1, int s1, int l1,
                         byte[] b2, int s2, int l2) {
        return compareBytes(b1, s1, l1, b2, s2, l2);
      }
    }

    static {                                        
      // register this comparator
      WritableComparator.define(OrderMultiColumnWritable.class, new MyComparator());
    }
    
  }
    
  /**
   * map,get the source datas,and generate a (key,value) pair as (MultiWritable,NullWritable) 
   */
  public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable,Text,OrderMultiColumnWritable,LongWritable>{
    private OrderMultiColumnWritable writeKey=new OrderMultiColumnWritable();
    private LongWritable writeValue=new LongWritable(0);
    
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
      log.debug("begin to map");
      String[] splits=null;
      
      try {
        splits=value.toString().split("\\t");
        if(splits!=null&&splits.length==2){
          writeKey.set(splits[0],Long.parseLong(splits[1].trim()));
          writeValue.set(writeKey.getNumber());
        }
      } catch (NumberFormatException e) {
        log.error("map error:"+e.getMessage());
      }
      
      context.write(writeKey, writeValue);
    }
    
  }
  
  /**
   * reduce,only use to output the result
   */
  public static class MyReducer 
    extends Reducer<OrderMultiColumnWritable,LongWritable,Text,LongWritable>{
    private Text writeKey=new Text();
    @Override
    protected void reduce(OrderMultiColumnWritable key,
        Iterable<LongWritable> values,Context context) throws IOException,
        InterruptedException {
      
      writeKey.set(key.getFrameworkName());
      for(LongWritable value:values){ 
        context.write(writeKey, value);
      }
      
    }
    
  }
  
  /**
   * partitioner
   */
  public static class MyPartitioner extends Partitioner<OrderMultiColumnWritable,LongWritable>{

    @Override
    public int getPartition(OrderMultiColumnWritable key, LongWritable value,
        int numbers) {
      return (int)Math.abs(key.getFrameworkName().hashCode()%numbers);
    }
    
  }

  
  
  /**
   * GroupingComparator
   */
  public static class MyGroupingComparator implements RawComparator<OrderMultiColumnWritable>{

    @Override
    public int compare(OrderMultiColumnWritable o1,
        OrderMultiColumnWritable o2) {
      return o1.getFrameworkName().compareTo(o2.getFrameworkName());
    }

    @Override
    public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2,
        int l2) {
      return WritableComparator.compareBytes(b1,s1,l1,b2,s2,l2);
    }
    
  }
  
  public static void main(String[] args){
    MyMapReduceTest mapReduceTest=null;
    Configuration conf=null;
    Job job=null;
    FileSystem fs=null;
    Path inputPath=null;
    Path outputPath=null;
    long begin=0;
    String input="testDatas/mapreduce/MRInput_Multi_OrderBy";
    String output="testDatas/mapreduce/MROutput_Multi_OrderBy_Improve_Fix";
    
    
    try {
      // 直接使用MRInput_Single_OrderBy的输入数据,不重新生成数据,以便比对结果是否正确
      // 和MROutput_Multi_OrderBy输出结果进行比对
      mapReduceTest=new OrderByMultiMapReduceImproveFixTest(input,output);
      
      inputPath=new Path(mapReduceTest.getInputPath());
      outputPath=new Path(mapReduceTest.getOutputPath());
      
      conf=new Configuration();
      job=new Job(conf,"OrderBy");
      
      fs=FileSystem.getLocal(conf);
      if(fs.exists(outputPath)){
        if(!fs.delete(outputPath,true)){
          System.err.println("Delete output file:"+mapReduceTest.getOutputPath()+" failed!");
          return;
        }
      }
      
      
      job.setJarByClass(OrderByMultiMapReduceImproveFixTest.class);
      job.setMapOutputKeyClass(OrderMultiColumnWritable.class);
      job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
      job.setOutputKeyClass(Text.class);
      job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
      job.setMapperClass(MyMapper.class);
      job.setReducerClass(MyReducer.class);
      
      job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
      job.setGroupingComparatorClass(MyGroupingComparator.class);
      
      job.setNumReduceTasks(2);
      
      FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
      FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
      
      begin=System.currentTimeMillis();
      job.waitForCompletion(true);
      
      System.out.println("===================================================");
      if(mapReduceTest.isGenerateDatas()){
        System.out.println("The maxValue is:"+mapReduceTest.getMaxValue());
        System.out.println("The minValue is:"+mapReduceTest.getMinValue());
      }
      System.out.println("Spend time:"+(System.currentTimeMillis()-begin));
      // Spend time:1270
      
    } catch (Exception e) {
      // TODO Auto-generated catch block
      e.printStackTrace();
    }
    
  }
}

 

 

更多技术文章、感悟、分享、勾搭,请用微信扫描:

分享到:
评论

相关推荐

    Hadoop MapReduce实现tfidf源码

    本篇文章将详细讲解如何利用Hadoop MapReduce实现TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法,这是一种在信息检索和文本挖掘中用于评估一个词在文档中的重要性的统计方法。 首先,我们要理解TF-IDF...

    Hadoop mapreduce实现wordcount

    【标题】Hadoop MapReduce 实现 WordCount MapReduce 是 Apache Hadoop 的核心组件之一,它为大数据处理提供了一个分布式计算框架。WordCount 是 MapReduce 框架中经典的入门示例,它统计文本文件中每个单词出现的...

    大数据 hadoop mapreduce 词频统计

    MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,Hadoop对其进行了实现。在MapReduce中,数据处理分为两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将原始数据分解成小块,然后对每个小块进行并行处理;Reduce阶段则...

    Hadoop MapReduce Cookbook 源码

    《Hadoop MapReduce Cookbook 源码》是一本专注于实战的书籍,旨在帮助读者通过具体的例子深入理解并掌握Hadoop MapReduce技术。MapReduce是大数据处理领域中的核心组件,尤其在处理大规模分布式数据集时,它的重要...

    Hadoop MapReduce实战手册(完整版)

    《Hadoop MapReduce实战手册》是一本专注于大数据处理技术的专著,主要针对Apache Hadoop中的MapReduce框架进行了深入的探讨。MapReduce是Hadoop生态系统中的核心组件之一,用于处理和生成大规模数据集。该书旨在...

    Hadoop mapreduce 实现KMeans

    在大数据处理领域,Hadoop MapReduce 是一种广泛使用的分布式计算框架,它允许高效地处理海量数据。KMeans 是一种常见的无监督机器学习算法,用于聚类分析,将数据集中的对象按照相似性分组成不同的簇。现在我们来...

    python hadoop mapreduce 相似用户|mapreduce.rar

    本文将深入探讨如何使用Python来编写Hadoop MapReduce程序,以实现微博关注者之间的相似用户分析。这个任务的关键在于理解并应用分布式计算原理,以及熟悉Python编程语言在大数据环境下的应用。 首先,Hadoop ...

    Java操作Hadoop Mapreduce基本实践源码

    在大数据处理领域,Hadoop MapReduce是一个至关重要的组件,它为海量数据的并行处理提供了分布式计算框架。本文将深入探讨如何使用Java编程语言来操作Hadoop MapReduce进行基本实践,通过源码分析来理解其核心工作...

    Hadoop MapReduce v2 Cookbook, 2nd Edition-Packt Publishing(2015) 高清完整版PDF下载

    ### Hadoop MapReduce V2 知识点概览 #### 一、Hadoop MapReduce V2 生态系统介绍 ...通过本书的学习,读者不仅可以了解Hadoop MapReduce V2的基本原理,还可以学习到如何在实际项目中有效利用这一强大的工具。

    Hadoop mapreduce 实现MatrixMultiply矩阵相乘

    本主题将深入探讨如何使用Hadoop MapReduce来实现MatrixMultiply,即矩阵相乘,这是一个基础且重要的数学运算,尤其在数据分析、机器学习以及高性能计算中有着广泛应用。 首先,理解矩阵相乘的基本原理至关重要。在...

    Hadoop之MapReduce编程实例完整源码

    一个自己写的Hadoop MapReduce实例源码,网上看到不少网友在学习MapReduce编程,但是除了wordcount范例外实例比较少,故上传自己的一个。包含完整实例源码,编译配置文件,测试数据,可执行jar文件,执行脚本及操作...

    Hadoop MapReduce.md

    本章介绍了 Hadoop MapReduce,同时发现它有以下缺点: 1、程序设计模式不容易使用,而且 Hadoop 的 Map Reduce API 太过低级,很难提高开发者的效率。 2、有运行效率问题,MapReduce 需要将中间产生的数据保存到...

    基于Apriori算法的频繁项集Hadoop mapreduce

    在大数据处理领域,Apriori算法与Hadoop MapReduce的结合是实现大规模数据挖掘的关键技术之一。Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法,用于发现数据集中频繁出现的项集,进而挖掘出有趣的关联规则。而Hadoop ...

    基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python源码+项目说明).zip

    基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python源码+项目说明).zip基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python源码+项目说明).zip基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python...

    Hadoop mapreduce 实现InvertedIndexer倒排索引

    Hadoop mapreduce 实现InvertedIndexer倒排索引,能用。

    基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python开发源码+项目说明).zip

    基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python开发源码+项目说明).zip基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析(python开发源码+项目说明).zip基于Hadoop Mapreduce 实现酒店评价文本情感分析...

    Hadoop mapreduce 实现MR_DesicionTreeBuilder 决策树

    在大数据处理领域,Hadoop MapReduce 是一种广泛使用的计算框架,尤其在处理大规模数据集时。决策树(Decision Tree)是一种流行的机器学习算法,常用于分类和回归问题。本项目结合了两者,实现了一个名为 MR_...

    Hadoop MapReduce.pdf

    ### Hadoop MapReduce知识点概述 #### 一、Hadoop MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一种分布式数据处理模型,主要用于大规模数据集的并行处理。它包括两个主要阶段:Map(映射)和Reduce(归约)。MapReduce的...

    hadoop mapreduce编程实战

    Hadoop MapReduce 编程实战 Hadoop MapReduce 是大数据处理的核心组件之一,它提供了一个编程模型和软件框架,用于大规模数据处理。下面是 Hadoop MapReduce 编程实战的知识点总结: MapReduce 编程基础 ...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics