引言
之前我们说道，默认情况下reduce task只有一个，当我们需要对大量数据进行统计时，一个reduce task已经捉襟见肘，那么我们就有必要配置多哦reduce task进行并行任务执行。
实例
例子：我们有一个每年每月温度的统计数据需要进行分析。如下图数据。我们需要统计每年中每个月的最高温度的前三名。
自定义分区：我们需要 分配多个reduce task，根据年来进行reduce task的分区，每个reduce task统计每一年的数据。这就引入了自定义分区。
自定义分组：因为我们要统计每年每月气温的前三名。所以我们应该按照月分组，然后找这个组气温前三名。这就引入了自定义分组。
自定义 排序：统计温度的前三名，则需要对数据进行排序，取前三。这就引入了自定义排序。
之前我们已经知道分区、分组、排序规则如下
分区：hashcode模reduce数量
分组：根据key比较进行分组
排序：根据key的hashcode
所以我们要将需要自定义分组、排序、分区的数据封装进入key中，所以我们需要对key进行多态封装。
编码
一、总述
这个测试模块的类全在包com.zjt.mapreducer.weather下。
因为分区、分组、排序都是自定义，所以关于分区、分组和排序以及其依赖的键都需要我们手动编码完成。我们需要一共完成下方七个类的编码：
1、MyKey.java
因为分区、分组、排序都需要我们自己完成，而这三个都是依赖于键进行其工作的。所以我们要根据我们时间需求自定义键。
2、WeatherMapper.java
hdfs输入数据的mapper处理函数。其将接收到的数据封装为MyKey实体类，传递给下一步进行分区
3、MyPartitioner.java
我们自己实现的分区类，给WeatherMapper.java传来的数据 通过 取模 运算，返回其分区号
4、MySort.java
自定义排序类。通过比较MyKey.java中年、月、日来比较其实体类是否相等。
5、MyGroup.java
自定义分组。通过比较MyKey.java中年、月来比较其实体类是否相等。
6、WeatherReducer.java
接收到被排序、分区、分组后的数据，取其最大的三个，则为每年每月气温最高的前三个。
7、RunJob.java
运行类，其中对代码项进行配置，启动任务。
二、各个类源码
1、MyKey.java
因为分区、分组、排序都需要我们自己完成，而这三个都是依赖于键进行其工作的。所以我们要根据我们时间需求自定义键。
package com.zjt.mapreducer.weather;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
/**
*
* @author ZhangJintao
*/
public class MyKey implements WritableComparable<MyKey>{
private int year; //年
private int month; //月
private double hot; //温度
public int getYear() {
return year;
}
public void setYear(int year) {
this.year = year;
}
public int getMonth() {
return month;
}
public void setMonth(int month) {
this.month = month;
}
public double getHot() {
return hot;
}
public void setHot(double hot) {
this.hot = hot;
}
/**
* 反序列化【从对象流中读出】
*/
public void readFields(DataInput arg0) throws IOException {
this.year = arg0.readInt();
this.month = arg0.readInt();
this.hot = arg0.readDouble();
}
/**
* 序列化
*/
public void write(DataOutput arg0) throws IOException {
arg0.writeInt(year);
arg0.writeInt(month);
arg0.writeDouble(hot);
}
/**
* 比较两个对象是否相等方法，分组时用到
*/
public int compareTo(MyKey o) {
int r1 = Integer.compare(this.year, o.getYear());
if (r1 == 0) {
int r2 = Integer.compare(this.month, o.getMonth());
if (r2 == 0) {
return Double.compare(this.hot, o.getHot());
}else {
return r2;
}
}else{
return r1 ;
}
}
@Override
public String toString() {
return "MyKey [year=" + year + ", month=" + month + ", hot=" + hot
+ "]";
}
}
2、WeatherMapper.java
hdfs输入数据的mapper处理函数。其将接收到的数据封装为MyKey实体类，传递给下一步进行分区
package com.zjt.mapreducer.weather;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WeatherMapper extends Mapper<Text, Text, MyKey, DoubleWritable>{
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-HH-dd hh:mm:ss");
/**
* 根据键和值，将我们的数据拿出来封装成MyKey
* key/value：每一行第一个隔开符 左边为key，右边为value
*/
// @Override
protected void map(Text key, Text value,
Mapper<Text, Text, MyKey, DoubleWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
System.out.println("WeatherMapper.map()");
try {
Date date = sdf.parse(key.toString());
Calendar c = Calendar.getInstance();
c.setTime(date);
int year = c.get(Calendar.YEAR);
int month = c.get(Calendar.MONTH);
double hot = Double.parseDouble(value.toString().substring(0, value.toString().lastIndexOf("c")));
MyKey myKey = new MyKey();
myKey.setHot(hot);
myKey.setYear(year);
myKey.setMonth(month);
System.out.println("===WeatherMapper.map() 开始输出数据");
System.out.println("=== 【"+myKey.toString() + " : " + hot +"】");
context.write(myKey, new DoubleWritable(hot));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
3、MyPartitioner.java
我们自己实现的分区类，给WeatherMapper.java传来的数据 通过 取模 运算，返回其分区号
package com.zjt.mapreducer.weather;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;
public class MyPartitioner extends HashPartitioner<MyKey, DoubleWritable>{
/**
* 自定义分区
* MyTask每输出一个数据调用一次，所以这个方法越短越好
* 返回分区号
*/
// @Override
public int getPartition(MyKey key, DoubleWritable value, int numReduceTasks) {
System.out.println("MyPartitioner.getPartition()");
System.out.println("===MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据");
System.out.println("=== 【" + key.toString() + "】");
System.out.println("===MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号");
System.out.println("=== 【" + (key.getYear()-1949) % numReduceTasks + "】");
//当前年份减去1949年，对ReduceTasks数量取模
return (key.getYear()-1949) % numReduceTasks;
}
}
4、MySort.java
自定义排序类。通过比较MyKey.java中年、月、日来比较其实体类是否相等。
package com.zjt.mapreducer.weather;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
/**
* 自定义排序函数，继承默认的排序
* @author ZhangJintao
*/
public class MySort extends WritableComparator{
public MySort() {
super(MyKey.class,true);
}
// @Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
System.out.println("MySort.compare()");
MyKey k1 = (MyKey)a;
MyKey k2 = (MyKey)b;
System.out.println("===MySort.compare() 开始比较数据");
System.out.println("=== k1=【"+k1.toString()+"】");
System.out.println("=== k2=【"+k2.toString()+"】");
int r1 = Integer.compare(k1.getYear(), k2.getYear());
if (r1 == 0) {
int r2 = Integer.compare(k1.getMonth(), k2.getMonth());
if (r2 == 0) {
System.out.println("===MySort.compare() 比较结果");
System.out.println("=== 【"+-Double.compare(k1.getHot(), k2.getHot())+"】");
return -Double.compare(k1.getHot(), k2.getHot());
}else {
System.out.println("===MySort.compare() 比较结果");
System.out.println("=== 【"+r2+"】");
return r2;
}
}else{
System.out.println("===MySort.compare() 比较结果");
System.out.println("=== 【"+r1+"】");
return r1 ;
}
}
}
5、MyGroup.java
自定义分组。通过比较MyKey.java中年、月来比较其实体类是否相等。
package com.zjt.mapreducer.weather;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
/**
* 自定义分组函数
* @author ZhangJintao
*/
public class MyGroup extends WritableComparator{
public MyGroup() {
super(MyKey.class,true);
}
// @Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
System.out.println("MyGroup.compare()");
System.out.println("===MyGroup.compare() 开始比较数据");
MyKey k1 = (MyKey)a;
MyKey k2 = (MyKey)b;
System.out.println("=== k1=【"+k1.toString()+"】");
System.out.println("=== k2=【"+k2.toString()+"】");
int r1 = Integer.compare(k1.getYear(), k2.getYear());
if (r1 == 0) {
System.out.println("===MyGroup.compare() 比较结果");
System.out.println("=== 【"+Integer.compare(k1.getMonth(), k2.getMonth())+"】");
return Integer.compare(k1.getMonth(), k2.getMonth());
}else{
System.out.println("===MyGroup.compare() 比较结果");
System.out.println("=== 【"+r1+"】");
return r1 ;
}
}
}
6、WeatherReducer.java
接收到被排序、分区、分组后的数据，取其最大的三个，则为每年每月气温最高的前三个。
package com.zjt.mapreducer.weather;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WeatherReducer extends Reducer<MyKey, DoubleWritable, Text, NullWritable>{
// @Override
protected void reduce(MyKey arg0, Iterable<DoubleWritable> arg1,
Reducer<MyKey, DoubleWritable, Text, NullWritable>.Context arg2)
throws IOException, InterruptedException {
System.out.println("WeatherReducer.reduce()");
System.out.println("===WeatherReducer.reduce() 处理收到的数据");
System.out.println("===WeatherReducer.reduce() 【"+arg0.toString()+"】");
System.out.println("===WeatherReducer.reduce() 打印当前组的所有数据");
for (DoubleWritable v :arg1) {
String msg = arg0.getYear() + "\t" + arg0.getMonth() + "\t" + v.get();
System.out.println("===WeatherReducer.reduce() 【"+msg+"】");
}
int i = 0 ;
for (DoubleWritable v :arg1) {
i ++ ;
String msg = arg0.getYear() + "\t" + arg0.getMonth() + "\t" + v.get();
arg2.write(new Text(msg), NullWritable.get());
if (i == 3) {
break;
}
}
}
}
7、RunJob.java
运行类，其中对代码项进行配置，启动任务。package com.zjt.mapreducer.weather;三、运行项目
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class RunJob {
public static void main(String[] args) {
Configuration config =new Configuration();
config.set("fs.defaultFS", "hdfs://node1:8020");
config.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node1");
// config.set("mapred.jar", "C:\\Users\\ZhangJintao\\Desktop\\wc.jar");
try {
FileSystem fs =FileSystem.get(config);
Job job =Job.getInstance(config);
job.setJarByClass(RunJob.class);
job.setJobName("weather");
job.setMapperClass(WeatherMapper.class);
job.setReducerClass(WeatherReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(MyKey.class);
job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
job.setSortComparatorClass(MySort.class);
job.setGroupingComparatorClass(MyGroup.class);
job.setNumReduceTasks(3);
job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/usr/input/weather"));
Path outpath =new Path("/usr/output/weather");
if(fs.exists(outpath)){
fs.delete(outpath, true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath);
boolean f= job.waitForCompletion(true);
if(f){
System.out.println("JOB 执行成功");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
给hdfs上传/usr/input/weather，执行RunJob.java 的 main方法，执行成功后，刷新output得到如下结果
四、运行分析
我们可以给每个类的执行方法内加入System.out.print（"类名+方法名"）；从控制台得到的信息筛选出来，如下所示（即为代码的执行顺序）
WeatherMapper.map()从上方打印的控制台信息可以看出执行步骤如下
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1949, month=0, hot=34.0] : 34.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1949, month=0, hot=34.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【0】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1949, month=0, hot=36.0] : 36.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1949, month=0, hot=36.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【0】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=32.0] : 32.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=32.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【1】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0] : 37.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【1】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=23.0] : 23.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=23.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【2】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=41.0] : 41.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=41.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【1】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=27.0] : 27.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1950, month=0, hot=27.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【1】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=45.0] : 45.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=45.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【2】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=46.0] : 46.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=46.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【2】
WeatherMapper.map()
WeatherMapper.map() 开始输出数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=47.0] : 47.0】
MyPartitioner.getPartition()
MyPartitioner.getPartition() 接收到到数据
【MyKey [year=1951, month=0, hot=47.0]】
MyPartitioner.getPartition() 开始返回分区号
【2】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1951, month=0, hot=47.0]】
k2=【MyKey [year=1951, month=0, hot=46.0]】
MySort.compare() 比较结果
【-1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1951, month=0, hot=46.0]】
k2=【MyKey [year=1951, month=0, hot=45.0]】
MySort.compare() 比较结果
【-1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=27.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=41.0]】
MySort.compare() 比较结果
【1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1951, month=0, hot=45.0]】
k2=【MyKey [year=1951, month=0, hot=23.0]】
MySort.compare() 比较结果
【-1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=27.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0]】
MySort.compare() 比较结果
【1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=41.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0]】
MySort.compare() 比较结果
【-1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=27.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=32.0]】
MySort.compare() 比较结果
【1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=32.0]】
MySort.compare() 比较结果
【-1】
MySort.compare()
MySort.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1949, month=0, hot=36.0]】
k2=【MyKey [year=1949, month=0, hot=34.0]】
MySort.compare() 比较结果
【-1】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1949, month=0, hot=36.0]】
k2=【MyKey [year=1949, month=0, hot=34.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce()
WeatherReducer.reduce() 处理收到的数据
WeatherReducer.reduce() 【MyKey [year=1949, month=0, hot=36.0]】
WeatherReducer.reduce() 打印当前组的所有数据
WeatherReducer.reduce() 【1949 0 36.0】
WeatherReducer.reduce() 【1949 0 34.0】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=41.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce()
WeatherReducer.reduce() 处理收到的数据
WeatherReducer.reduce() 【MyKey [year=1950, month=0, hot=41.0]】
WeatherReducer.reduce() 打印当前组的所有数据
WeatherReducer.reduce() 【1950 0 41.0】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=37.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=32.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce() 【1950 0 37.0】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1950, month=0, hot=32.0]】
k2=【MyKey [year=1950, month=0, hot=27.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce() 【1950 0 32.0】
WeatherReducer.reduce() 【1950 0 27.0】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1951, month=0, hot=47.0]】
k2=【MyKey [year=1951, month=0, hot=46.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce()
WeatherReducer.reduce() 处理收到的数据
WeatherReducer.reduce() 【MyKey [year=1951, month=0, hot=47.0]】
WeatherReducer.reduce() 打印当前组的所有数据
WeatherReducer.reduce() 【1951 0 47.0】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1951, month=0, hot=46.0]】
k2=【MyKey [year=1951, month=0, hot=45.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce() 【1951 0 46.0】
MyGroup.compare()
MyGroup.compare() 开始比较数据
k1=【MyKey [year=1951, month=0, hot=45.0]】
k2=【MyKey [year=1951, month=0, hot=23.0]】
MyGroup.compare() 比较结果
【0】
WeatherReducer.reduce() 【1951 0 45.0】
WeatherReducer.reduce() 【1951 0 23.0】
1、WeatherMapper.map将hdfs传来的数据封装为MyKey实体，传递给MyPartitioner.getPartition进行分区
2、MySort.compare进行排序
3、MyGroup进行分组
4、WeatherReducer.reduce接受到分组且拍好顺序的数据后，拿出前三位。