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学习日志---partitioner和采样器

发布时间:2020-07-07 15:25:20 来源:网络 阅读:405 作者:wukong0716 栏目:大数据

Mapreduce中:

shuffle阶段是在map和reduce之间,可以自定义排序,自定义分区和自定义分组!


Mapreduce中,map出的数据是键值对,默认的是hashPatitionner来对map出的数据进行分区;

分区的方法还有其他几个:

RandomSampler<Text, Text> sampler = 
                     new InputSampler.RandomSampler<Text, Text>(0.5, 3000, 10);
IntervalSampler<Text, Text> sampler2 = 
                    new InputSampler.IntervalSampler<Text, Text>(0.333, 10);
SplitSampler<Text, Text> sampler3 = 
                    new InputSampler.SplitSampler<Text, Text>(reduceNumber);

实现和细节

public class TotalSortMR { 
      
    @SuppressWarnings("deprecation")
    public static int runTotalSortJob(String[] args) throws Exception {  
        Path inputPath = new Path(args[0]);  
        Path outputPath = new Path(args[1]);  
        Path partitionFile = new Path(args[2]);  
        int reduceNumber = Integer.parseInt(args[3]);  
          

        //三种采样器
        RandomSampler<Text, Text> sampler = new InputSampler.RandomSampler<Text, Text>(1, 3000, 10);
        IntervalSampler<Text, Text> sampler2 = new InputSampler.IntervalSampler<Text, Text>(0.333, 10);
        SplitSampler<Text, Text> sampler3 = new InputSampler.SplitSampler<Text, Text>(reduceNumber);
        
        //任务初始化
        Configuration conf = new Configuration();  
        Job job = Job.getInstance(conf);
        
        job.setJobName("Total-Sort");  
        job.setJarByClass(TotalSortMR.class);  
        job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);  
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);  
        job.setNumReduceTasks(reduceNumber);  

        //设置所有的分区类
        job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);  
        //分区类参考的分区文件
        TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile);  
        //分区使用哪种采样器
        InputSampler.writePartitionFile(job, sampler); 
        
        //job的输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);  
        outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);  
          
        return job.waitForCompletion(true)? 0 : 1;
    }  
      
    public static void main(String[] args) throws Exception{  
        System.exit(runTotalSortJob(args));  
    }
}

job默认的输入格式是TextInputFormat,这个是key-value的形式,key是每行的行标,value是每行的内容。可以更改

job.setInputFormatClass(,....)

一般要设置mapper的输出格式,以备后面使用。

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