Hadoop 中MapReduce的排序理解_mr经过几次分区排序_Jameslvt的博客

KeyFieldBasePartitioner的用法

如果想要灵活设置key中用于partition的字段，而不是把整个key都用来做partition。就需要使用hadoop中的org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner了。
下面只用第一列作partition，但依然使用前两列作为key。

总结：
从结果可以看出，这次“e”开头的行都被分到了一个桶内，证明做partition是以第一列为准的，而key依然是前两列。并且在同一个 partition内，先按照第一列排序，第一列相同的，按照第二列排序。这里要注意的是使用 map.output.key.field.separator来指定key内字段的分隔符，这个参数是KeyFieldBasePartitioner 和KeyFieldBaseComparator所特有的。
map.output.key.field.separator 设置key内的字段分隔符
num.key.fields.for.partition 设置key内前几个字段用来做partition

事实上KeyFieldBasePartitioner还有一个高级参数 mapred.text.key.partitioner.options，这个参数可以认为是 num.key.fields.for.partition的升级版，它可以指定不仅限于key中的前几个字段用做partition，而是可以单独指定 key中某个字段或者某几个字段一起做partition。
比如上面的需求用mapred.text.key.partitioner.options表示为
mapred.text.key.partitioner.options=-k1,1
注意mapred.text.key.partitioner.options和num.key.fields.for.partition不需要一起使用，一起使用则以num.key.fields.for.partition为准。

这里再举一个例子，使用mapred.text.key.partitioner.options

可见，这次是以前3列作为关键的，而分区则以键中的第2-3列，因此以“E”开头的行被拆散了，但第二三列相同的“5,1”被分到一个桶内。在同一个桶内，依然是从键的第一列开始排序的，注意，KeyFieldBasePartitioner只影响分桶并不影响排序
.mapred.text.key.partitioner.options设置key内某个字段或者某个字段范围用做分区

KeyFieldBaseComparator的用法

首先简单解释一下hadoop框架中键的比较器，对于hadoop所识别的所有java的密钥类型（在框架看来key的类型只能是java的），很多类型都自定义了基于字节的比较器，比如Text，IntWritable等等，如果不特别指定比较器而使用这些类型默认的，则会将关键作为一个整体的字节数组来进行比较。而KeyFieldBaseComparator则相当于是一个可以灵活设置比较位置的高级比较器，但是它和没有自己独有的比较逻辑，而是使用默认Text的基于字典序或者通过-n来基于数字比较。
之前的例子使用KeyFieldBasePartitioner自定义了使用key中的部分字段做partition，现在我们通过 org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator 来自定义使用关键中的部分字段做比较。

这次把前四列都作为键，前两列做分区，排序依据优先依据第三列正序（文本序），第四列逆序（数字序）的组合排序。


   -jobconf mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \


   -jobconf stream.num.map.output.key.fields=4 \


   -jobconf stream.map.output.field.separator=. \


   -jobconf map.output.key.field.separator=. \


   -jobconf mapred.text.key.partitioner.options=-k1,2 \


   -jobconf mapred.text.key.comparator.options=


   "-k3,3 -k4nr"


   -jobconf mapred.reduce.tasks=5

先生中一共有三次排序，第一次是在环形溢写缓冲区中进行快速排序，当达到默认阈值80米时写到溢出文件，第二次是在多个溢出文件进行合并过程的排序中第三次是在减少获取多个地图产生的多个合并文件时做一次排序，整个过程中前一次是快速排序因为在内存中，第二和第三次为归并排序必须明确的一点是：Partiiton只是和分桶有关系，和排序没有任何关系 ...

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说， Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述，读者可参考 Hadoop 官方简介。使用和学习过老 Hadoop 框架（0.20.0及之前版本）的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图：图1. Hadoop 原 MapReduce 架构从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路：可以看得出原来的 map -reduce架构是简单明了的，在最初推出的几年，也得到了众多的成功案例，获得业界广泛的支持和肯定，但随着分布式系统集群的规模和其工作负荷的增长，原框架的问题逐渐浮出水面，主要的问题集中如下：从

hadoop - mapreduce Hadoop MapReduce 示例。使用HDFS 中存储的access.log文件，实现 MapReduce 以查找每个IP访问该网站的次数。先决条件：已安装 Hadoop 。将access.log文件复制到hdfs 中。假设它在hdfs：/// logs下将项目导入Eclipse。将项目导出为jar文件（accessMR.jar）。执行命令以在 hadoop 中执行 mapreduce 。 hadoop jar /Users/hello/Desktop/accessMR.jar accessMR.AccessMR /logs/access.log /user/output 检查输出。 hadoop fs -cat /user/output/part-00000 运行 hadoop 命令的快捷方式：编辑〜/ .profile并设置h

MapReduce 是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说 Hadoop 2提出的新 Map Reudce就是YARN:Aframeworkforjobschedulingandclusterresourcemanagement.百度百科: MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念" Map （映射）"和"Reduce（归约）"，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系

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在 Map 任务和Reduce任务的过程中，一共发生了3次排序 1）当 map 函数产生输出时，会首先写入内存的环形缓冲区，当达到设定的阀值，在刷写磁盘之前，后台线程会将缓冲区的数据划分成相应的分区。在每个分区中，后台线程按键进行内排序 2）在 Map 任务完成之前，磁盘上存在多个已经分好区，并排好序的，大小和缓冲区一样的溢写文件，这时溢写文件将被合并成一个已分区且已排序的输出文件。由于溢写文件已经经过第一次排序，所有合并文件只需要再做一次排序即可使输出文件整体有序。 3）在reduce阶段，需要将多个 Map 任务

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1.在MR 中 partitioner将 Map per产生的中间结果进行分区，然后将同一组数据提交给一个Reducer 中处理 2.partitioner默认调用的是Hashpartitioner，用它来把数据分组然后发送给不同的reducer 3.计算公式：(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 实现分区： 1.继承Partitioner<key, value>，泛型为 map per输出 1>.直连同步，jdbc方式适合操作形业务系统数据同步。但是这种方式对数据库的性能影响较大，一般可以采取主备策略，从备库抽取数据。sqoop、datax 2>.数据文件同步，通过约定好的编码格式、大小等从源系统生成txt文件，通过ftp传输等方式加载到目标数据库。为保证文件同步的安全性和准确性，可以考虑源系统增加压缩和加密到目标系统解密和解压缩的方式。 3>.日志binlog同步，实现实时同步。性能好，效率高

1、MR 中的排序 Map Task和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于 Hadoop 的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑.上是否需要。默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。 Map Task它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到磁盘上，溢写完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。 ReduceTask 当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统-对内存

我们在使用 hadoop streaming的时候默认streaming的 map 和reduce的separator不指定的话， map 和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map 、reduce：默认的分隔符是\t（读入数据）得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果假设我们的有这么一列数据：USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir，那我们应该...

一. mapreduce 流程 Inputformat会将切片中每一行的数据表达成kv形式,k是这一行数据的偏移量(longwritable),v是每一行数据内容类型(text) map 端会将每一行的数据进行处理,生成若干对kv作为中间结果,经过hashpartition 分区后进入环形缓冲区,当环形缓存区满80%后会将数据溢写磁盘(这里会有溢写文件的合并叫做merge) 然后reduce端通过http的形式请求task tracker获取 map task输出的文件,reduce端接收到数据后会进行一系列的合并

7. 推荐系统：通过分析用户行为数据，为用户推荐相关的产品或服务。 8. 日志分析：通过 MapReduce 处理大量日志数据，如网站访问日志、服务器日志等，分析用户行为、系统性能等。以上是一些常见的 Hadoop 中 MapReduce 实战案例，实际应用中还有很多其他的案例。 ### 回答2： Hadoop 是一个开源的分布式存储和处理大数据的解决方案，而 MapReduce 是 Hadoop 中的一种计算框架。其实战案例很多，下面就列举一些经典的案例。 1. 单词计数：在一个大文本文件中统计每个单词出现的次数，是 Hadoop 入门案例。 MapReduce 的 Map 函数进行分割文本并将每个单词都映射到(key,value)对上，reduce函数对同一个key的value进行合并并输出。 2. 网页排名：Google使用了PageRank算法对网页搜索结果进行排序，而这个排序算法的实现就是 MapReduce 模型。 Map 函数将网页信息和链接信息映射到(key,value)对上，reduce函数计算网页的排名并输出。 3. 日志分析：大型网站的日志通常非常庞大， Hadoop 可应用于实时分析与处理这些日志。 MapReduce 的 Map 函数解析日志并提取重要信息，reduce函数进行计数统计或者聚合操作。 4. 图像处理： MapReduce 模型常用于图像识别、处理和分析。 Map 函数把处理的图像块分配到不同的机器上，在不同的机器上并行化地处理。而reduce函数通常用于汇总结果并输出。这些案例只是 MapReduce 在 Hadoop 中的应用之一， Hadoop 还可以通过Hive、Pig等组件来对数据进行高层次的查询、脚本处理和数据分析。 Hadoop 在大数据领域的应用日益广泛，如商业智能、金融风控、医疗健康等，在数据收集、存储和处理中扮演着重要的角色。 ### 回答3： Hadoop 是一个大数据处理平台，而 MapReduce 是其中最主要的一种分布式计算框架。 MapReduce 的核心思想是将一个大数据集拆分成多个子集，然后通过并行计算将这些子集进行处理得到最终结果。在实际应用中，人们利用 Hadoop 和 MapReduce 来处理各种各样的大数据问题。下面我们来介绍一些 MapReduce 的实战案例： 1.单词统计这是一个最简单却也最典型的案例。它的思路是读入一个大文本文件，然后将文件中每个单词逐个拆分出来，统计每个单词出现的频次，并将结果输出。这个过程可以通过 MapReduce 的" map "和"reduce"函数来实现。其中 " map "函数负责将文本文件拆分成单词，将每个单词与1这个数字配对，并将结果输出。而"reduce"函数负责将配对结果按照单词将其分组，然后将每组中所有数字进行累加，得到每个单词的频次。 2. 声明式流媒体处理 MapReduce 不仅仅是用来处理静态的大数据，还可以用来处理流媒体数据。具体来说，就是将流媒体数据流中的元素分割成小块，逐块对其进行 MapReduce 运算处理，得到最终结果。例如，在一个音乐流媒体应用中，我们可以通过 MapReduce 对歌曲库进行快速索引，以便用户能够快速检索和播放他们喜爱的歌曲。同时，在流媒体数据处理过程中， MapReduce 还能够根据所处理的数据类型，自动调整 MapReduce 算法的参数和并行度，以确保处理效率和质量。 3.处理图形数据图形处理是一个非常关键的应用领域。通过 MapReduce 计算框架，我们能够处理极大规模的图形数据集，例如在社交网络中对用户关系进行建模或者对搜索引擎中的网页链接关系进行分析。具体操作过程是，我们首先通过 MapReduce 的" map "函数将每个节点的邻居节点列表作为输出键值，将每个节点的ID作为输出值。然后通过 MapReduce 的"reduce"函数将具有相同邻居节点的节点交给同一个处理器进行处理。最终，我们得到的结果是每个节点及其所有邻居节点的详细信息。总之，以上三个案例充分展示了 MapReduce 在大数据处理过程中的应用价值。作为一种分析大规模数据和自动化处理复杂问题的工具， MapReduce 框架不仅使我们能够更好地管理和分析数据，而且还推动了数据处理领域的创新和发展。