Hadoop经典案例Spark实现（三）——数据排序_spark 基于数据流程编排的处理

Hadoop经典案例Spark实现（三）——数据排序


1、"数据排序"是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，
比如学生成绩评比、数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。
1）、需求描述
 对输入文件中数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。
 要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第一个代表原始数据在原始数据集中的位次，第二个代表原始数据。

2）输入文件
file1：

2
32
654
32
15
756
65223

file2：

5956
22
650
92

file3：

26
54
6

 
样例输出：

1    2
2    6
3    15
4    22
5    26
6    32
7    32
8    54
9    92
10    650
11    654
12    756
13    5956
14    65223

3）设计思考
这个实例仅仅要求对输入数据进行排序，熟悉MapReduce过程的读者会很快想到在MapReduce过程中就有排序，是否可以利用这个默认的排序，
而不需要自己再实现具体的排序呢？答案是肯定的。


但是在使用之前首先需要了解它的默认排序规则。它是按照key值进行排序的，如果key为封装int的IntWritable类型，那么MapReduce按照数字大小对key排序，
如果key为封装为String的Text类型，那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序。


了解了这个细节，我们就知道应该使用封装int的IntWritable型数据结构了。也就是在map中将读入的数据转化成 IntWritable型，然后作为key值输出（value任意）。
reduce拿到<key，value-list>之后，将输入的 key作为value输出，并根据value-list中元素的个数决定输出的次数。
输出的key（即代码中的linenum）是一个全局变量，它统计当前key的位次。需要注意的是这个程序中没有配置Combiner，也就是在MapReduce过程中不使用Combiner。

这主要是因为使用map和reduce就已经能够完成任务了。

2、MapReduce实现

Map代码

import java.io.IOException;
 
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 
public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text> {
	
	private Text val = new Text("");
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		String line = value.toString();
		if(line.trim().length()>0){
			context.write(new IntWritable(Integer.valueOf(line.trim())), val);
		}
	}
 
}

Reduce代码

import java.io.IOException;
 
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
public class SortReducer extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
 
	private IntWritable num = new IntWritable(1);
	@Override
	protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values,Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		
		for(Text val:values){
			context.write(num, key);
			num = new IntWritable(num.get()+1);
		}
		
	}
 
}

程序入口

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
public class JobMain {
 
	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args)throws Exception {
		Configuration configuration = new Configuration();
		Job job = new Job(configuration,"sort-job");
		job.setJarByClass(JobMain.class);
		
		job.setMapperClass(SortMapper.class);
		job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);
		
		job.setReducerClass(SortReducer.class);
		job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
		Path outputDir = new Path(args[1]);
		if(fs.exists(outputDir)){
			fs.delete(outputDir, true);
		}
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);
		
		System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
		
	}
 
}

3、Spark实现-Scala版本

val three = sc.textFile("/tmp/spark/three",3)
 
var idx = 0
import org.apache.spark.HashPartitioner
 
val res = three.filter(_.trim().length>0).map(num=>(num.trim.toInt,"")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => {
 idx += 1
 (idx,t._1)
}).collect.foreach(x =>  println(x._1 +"\t" + x._2) )

由入输入文件有多个，产生不同的分区，为了生产序号，使用HashPartitioner将中间的RDD归约到一起。

最后结果是一样的