在MapReduce中，排序的目的是為了方便Reduce階段的處理，通常是為了將相同鍵的鍵值對(duì)聚合在一起，以便進(jìn)行聚合操作或其他處理。

1. Map階段的局部排序（Local Sorting）：

• 對(duì)于MapTask，它會(huì)將處理的結(jié)果暫時(shí)放到環(huán)形緩沖區(qū)中，當(dāng)環(huán)形緩沖區(qū)使
  用率達(dá)到一定閾值后，再對(duì)緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行一次快速排序，并將這些有序數(shù)
  據(jù)溢寫到磁盤上，而當(dāng)數(shù)據(jù)處理完畢后，它會(huì)對(duì)磁盤上所有文件進(jìn)行歸并排序。

• 在Map階段，通常會(huì)對(duì)Mapper輸出的鍵值對(duì)進(jìn)行局部排序，以便后續(xù)的合并或傳遞給Reducer。

• 這個(gè)排序過程在每個(gè)Mapper任務(wù)內(nèi)部進(jìn)行，不涉及跨節(jié)點(diǎn)的通信。

• 一般來說，局部排序可以使用內(nèi)部排序算法，比如快速排序（Quicksort）、歸并排序（Mergesort）或堆排序（Heapsort）等。這些算法在排序小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)都有很好的性能表現(xiàn)。

• 這種排序是為了將相同鍵的鍵值對(duì)聚集在一起，以便后續(xù)的合并操作或者直接傳遞給Reducer進(jìn)行處理。

• 通常情況下，Map階段的輸出會(huì)根據(jù)鍵進(jìn)行排序，但并不要求所有Mapper輸出的數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行全局排序。

2.Combiner階段的局部合并（Local Merging）：

• 在Map階段輸出數(shù)據(jù)到Reduce之前，可能會(huì)使用Combiner對(duì)Mapper輸出的中間結(jié)果進(jìn)行局部合并。

• 這個(gè)合并過程可以減少數(shù)據(jù)傳輸和提高效率，通常也會(huì)涉及排序以便合并相同鍵的鍵值對(duì)。

• 類似于Map階段局部排序，可以使用內(nèi)部排序算法來實(shí)現(xiàn)。

- 示例：

3. Shuffle和Sort階段：

• MapReduce框架將Mapper輸出的鍵值對(duì)根據(jù)鍵進(jìn)行分區(qū)（Partition）。
  mapreduce分區(qū)機(jī)制

• 每個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)將被發(fā)送到相應(yīng)的Reducer節(jié)點(diǎn)。

• 在傳輸過程中，框架會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序（Sort），以確保每個(gè)Reducer節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)是有序的。

• 通常使用穩(wěn)定的排序算法，如歸并排序，以確保相同鍵的鍵值對(duì)在排序后仍然保持相對(duì)順序。

• 這個(gè)排序過程可以是基于鍵的排序，保證Reduce階段處理的數(shù)據(jù)是按照鍵的順序排列的。

4. Reduce階段：

• 在Shuffle和Sort階段，數(shù)據(jù)會(huì)在傳輸過程中進(jìn)行排序，以確保每個(gè)Reducer接收到的數(shù)據(jù)是按照鍵的順序排列的。

• 因此，在Reduce階段，數(shù)據(jù)已經(jīng)是有序的，Reduce任務(wù)只需要按照接收到的鍵值對(duì)的順序進(jìn)行處理即可，無需再進(jìn)行額外的排序操作。

• Reduce任務(wù)接收到來自各個(gè)Mapper的分區(qū)數(shù)據(jù)。

• Reduce任務(wù)按照接收到的鍵值對(duì)的順序進(jìn)行處理，從而保證輸出也是有序的。

5.排序的實(shí)現(xiàn)方式：

MapReduce框架通常會(huì)提供默認(rèn)的排序機(jī)制，但也允許用戶根據(jù)具體需求進(jìn)行定制化。一般來說，排序機(jī)制的實(shí)現(xiàn)主要依賴于以下兩個(gè)方面：

a. 鍵的比較器（Key Comparator）：

鍵的比較器用于確定兩個(gè)鍵的順序關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)排序。通常情況下，MapReduce框架會(huì)要求用戶實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義的比較器，用于比較鍵的大小關(guān)系。用戶可以根據(jù)鍵的類型和排序需求來編寫自定義的比較器。

b. 分區(qū)函數(shù)（Partitioning Function）：

分區(qū)函數(shù)決定了鍵值對(duì)如何被分配到不同的Reduce任務(wù)中。

在排序過程中，分區(qū)函數(shù)會(huì)根據(jù)鍵的大小將鍵值對(duì)劃分到不同的分區(qū)中，從而保證在Reduce階段每個(gè)Reduce任務(wù)都能處理一組有序的鍵值對(duì)。

7.WritableComparable 排序

WritableComparable 排序是指在 Hadoop 中對(duì)自定義數(shù)據(jù)類型進(jìn)行排序。在 Hadoop MapReduce 中，鍵值對(duì)是主要的數(shù)據(jù)單元，當(dāng) MapReduce 作業(yè)執(zhí)行過程中需要排序時(shí)，通常是根據(jù)鍵進(jìn)行排序。而要對(duì)鍵進(jìn)行排序，鍵的類型必須實(shí)現(xiàn) WritableComparable 接口。

WritableComparable 接口

WritableComparable 接口是 Hadoop 中的一個(gè)接口，它繼承自 Writable 接口，并添加了 Comparable 接口的功能。它定義了兩個(gè)方法：

1. write(DataOutput out)：將對(duì)象的字段按照指定的順序?qū)懭?DataOutput 流中，以便序列化。
2. compareTo(T o)：比較當(dāng)前對(duì)象與指定對(duì)象的順序。返回值為負(fù)數(shù)表示當(dāng)前對(duì)象在指定對(duì)象之前，返回值為零表示兩個(gè)對(duì)象相等，返回值為正數(shù)表示當(dāng)前對(duì)象在指定對(duì)象之后。

通過實(shí)現(xiàn) WritableComparable 接口，可以指定如何比較自定義數(shù)據(jù)類型的對(duì)象，并且在 Hadoop MapReduce 作業(yè)中進(jìn)行排序。

示例

假設(shè)有一個(gè)自定義的鍵類型 CustomKey，其中包含兩個(gè)字段 value1 和 value2，需要根據(jù) value1 字段進(jìn)行排序。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)排序功能，需要按照以下步驟進(jìn)行：

1. CustomKey 類實(shí)現(xiàn) WritableComparable<CustomKey> 接口，并重寫其中的方法 write 和 compareTo。
2. 在 compareTo 方法中，指定按照 value1 字段進(jìn)行排序的邏輯。

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

public class CustomKey implements WritableComparable<CustomKey> {
    private int value1;
    private int value2;

    // 省略構(gòu)造函數(shù)和其他方法

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeInt(value1);
        out.writeInt(value2);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        value1 = in.readInt();
        value2 = in.readInt();
    }

    @Override
    public int compareTo(CustomKey o) {
        // 按照 value1 字段進(jìn)行比較
        if (this.value1 < o.value1) {
            return -1;
        } else if (this.value1 > o.value1) {
            return 1;
        } else {
            // 如果 value1 相等，則按照 value2 字段進(jìn)行比較
            return Integer.compare(this.value2, o.value2);
        }
    }
}

通過實(shí)現(xiàn) WritableComparable 接口并重寫 compareTo 方法，可以指定在 Hadoop MapReduce 作業(yè)中對(duì) CustomKey 對(duì)象進(jìn)行排序的邏輯。然后，將 CustomKey 類用作 MapReduce 作業(yè)的輸出鍵類型，作業(yè)執(zhí)行過程中就會(huì)根據(jù)指定的排序邏輯對(duì)鍵進(jìn)行排序。

6.示例

假設(shè)我們有一個(gè)文本文件，其中包含一些單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)。我們希望使用MapReduce來對(duì)這些單詞按照字母順序進(jìn)行排序，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的總次數(shù)。

1. Map階段：

假設(shè)我們有以下輸入數(shù)據(jù)：

apple 1
banana 2
apple 3
banana 1
cat 2

在Map階段，我們的Mapper任務(wù)將處理這些數(shù)據(jù)，并生成中間鍵值對(duì)。每個(gè)鍵值對(duì)的鍵是單詞，值是該單詞出現(xiàn)的次數(shù)。

Mapper的輸出可能如下所示（假設(shè)我們有兩個(gè)Mapper任務(wù)）：
Mapper 1輸出：

apple 1
banana 2

Mapper 2輸出：

apple 3
banana 1
cat 2

每個(gè)Mapper輸出的鍵值對(duì)按照鍵進(jìn)行局部排序。

2. Combiner階段：

在本地，Combiner會(huì)對(duì)Mapper輸出的中間結(jié)果進(jìn)行合并，以減少數(shù)據(jù)傳輸量。假設(shè)Combiner合并后的結(jié)果如下：

apple 4
banana 3
cat 2

Combiner合并了相同鍵的鍵值對(duì)，并將它們的值相加。

3. Shuffle和Sort階段：

MapReduce框架將Combiner輸出的鍵值對(duì)根據(jù)鍵進(jìn)行分區(qū)，并在傳輸過程中進(jìn)行排序。假設(shè)我們有兩個(gè)Reducer節(jié)點(diǎn)，并且我們使用哈希分區(qū)函數(shù)將鍵值對(duì)分配到Reducer節(jié)點(diǎn)。

Reducer 1接收到的分區(qū)數(shù)據(jù)：

apple 4
banana 3

Reducer 2接收到的分區(qū)數(shù)據(jù)：

cat 2

在傳輸過程中，數(shù)據(jù)已經(jīng)根據(jù)鍵進(jìn)行了排序。

4. Reduce階段：

每個(gè)Reducer按照接收到的鍵值對(duì)的順序進(jìn)行處理。假設(shè)我們的Reduce函數(shù)只是簡(jiǎn)單地將每個(gè)單詞的總次數(shù)進(jìn)行累加。

Reducer 1輸出：

apple 4
banana 3

Reducer 2輸出：

cat 2

每個(gè)Reducer的輸出都是按照鍵的順序排列的。

這就是一個(gè)簡(jiǎn)單的MapReduce排序機(jī)制的示例。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)在Map階段進(jìn)行了局部排序，然后在Shuffle和Sort階段進(jìn)行了全局排序，最終在Reduce階段輸出了有序的結(jié)果。

總結(jié)：

排序是MapReduce中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，它決定了在Reduce階段如何對(duì)鍵值對(duì)進(jìn)行處理。通過合適的排序機(jī)制，可以確保Reduce任務(wù)能夠高效地處理數(shù)據(jù)，并且保證處理結(jié)果的正確性。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-856913.html

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