Hadoop中如何进行数据的排序？代码举例讲解

在Hadoop中实现数据排序的主要方式是:

1. 使用Comparator比较器自定义排序:
   • 实现WritableComparable或RawComparator接口。
   • 重写compare()方法定义排序规则。
   • 在作业中设置自定义比较器。
2. Hadoop自带多种比较器实现常见排序:
   • 自然排序:WritableComparator.NATURAL_COMPARATOR
   • 字典排序:WritableComparator.BYTEWISE_COMPARATOR
   • 数字排序:NumericComparator
3. 在MapReduce中设置排序:
   • Mapper输出不排序。
   • 在Reducer中对Mapper输出进行排序:

job.setSortComparatorClass(CustomComparator.class); 

4. 也可以在读取数据时预排序:
   • 设置TotalOrderPartitioner进行分片。
   • 在Reduce中无需再排序。
5. 示例 – 自定义字符串反向排序:

• 实现RawComparator:

public class ReverseComparator extends WritableComparator {
  public ReverseComparator() {
    super(Text.class, true); 
  }

  @Override
  public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
    Text first = (Text)a;
    Text second = (Text)b;
    return -first.toString().compareTo(second.toString());
  }
} 

• 在作业中设置:

job.setSortComparatorClass(ReverseComparator.class);

数据排序的主要作用是:

1. 实现Reduce端的数据聚合。
2. 生成有序数据输出。
3. 预排序提高排序效率。

来看一些简单示例:

1. 自定义字符串反向排序比较器:

public class ReverseComparator extends WritableComparator {
  public ReverseComparator() { 
    super(Text.class, true); 
  }

  @Override
  public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
    Text first = (Text)a;
    Text second = (Text)b;
    return -first.toString().compareTo(second.toString());
  } 
}

2. 在MapReduce作业中设置ReverseComparator:

job.setSortComparatorClass(ReverseComparator.class);

3. also可以在MapReduce中设置TotalOrderPartitioner实现分片预排序:

job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);

所以通过比较器和预排序,我们可以高效实现Hadoop MapReduce作业中数据的排序。