MapReduce按照两个字段对数据进行排序
按照k2排序,要求k2必须是可以比较的,即必须实现WritableComparable接口。
但是如果还想让别的字段(比如v2中的一些字段)参与排序怎么办?
需要重新定义k2....把需要参与排序的字段都放到k2中.
这块用代码实现:
假如数据现在的结构是
3 3
3 2
3 1
2 2
2 1
1 1
看代码:
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
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; public class TwoIntSortApp { public static void main(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(new Configuration(), TwoIntSortApp.class.getSimpleName());
job.setJarByClass(TwoIntSortApp.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]); job.setMapperClass(TwoIntSortMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(TwoInt.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class); job.setReducerClass(TwoIntSortReducer.class);
job.setOutputKeyClass(TwoInt.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
} public static class TwoIntSortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, TwoInt, NullWritable>{
TwoInt k2 = new TwoInt();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,
Mapper<LongWritable, Text, TwoInt, NullWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] splited = value.toString().split("\t");
k2.set(splited[0],splited[1]);
context.write(k2, NullWritable.get());
System.out.println("Mapper-----第一个数:"+k2.first+" 第二个数:"+k2.second);
}
} public static class TwoIntSortReducer extends Reducer<TwoInt, NullWritable, TwoInt, NullWritable>{
int i=1;
@Override
protected void reduce(TwoInt k2, Iterable<NullWritable> arg1,
Reducer<TwoInt, NullWritable, TwoInt, NullWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write(k2,NullWritable.get());
System.out.println("调用次数"+(i++));
System.out.println("Reducer-----第一个数:"+k2.first+" 第二个数:"+k2.second);
}
} public static class TwoInt implements WritableComparable<TwoInt>{
int first;
int second;
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(first);
out.writeInt(second);
} public void set(String s1,String s2){
this.first = Integer.parseInt(s1);
this.second = Integer.parseInt(s2);
} public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.first = in.readInt();
this.second = in.readInt(); } public int compareTo(TwoInt o) {
int r1 = this.first - o.first;
if(r1 < 0){
return -1;
}else if(r1 > 0){
return 1;
}
int r2 = this.second - o.second;
return (r2 < 0 ? -1 : (r2 > 0 ? 1 : 0));
} @Override
public String toString() {
return this.first+"\t"+this.second;
}
}
}
//==============================================================
在job上设置Combiner类...
job.setCombinerClass(TwoIntSortReducer.class);//设置Combiner类
job.setGroupingComparatorClass(MyGroupingCompartor.class);//设置自定义的分组类
public static class MyGroupingCompartor extends WritableComparator{
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
TwoInt aa = (TwoInt)a;
TwoInt bb = (TwoInt)b;
return aa.first-bb.first<0?-1:(aa.first-bb.first>0?1:0);//只要是第一列相同的就认为是一个分组.
/*
* 1 1
* 2 1
* 2 2
* 3 1
* 3 2
* 3 3
* 这样就分成了三组
*/
}
}
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