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Mapreduce中:
shuffle階段是在map和reduce之間,可以自定義排序,自定義分區和自定義分組!
Mapreduce中,map出的數據是鍵值對,默認的是hashPatitionner來對map出的數據進行分區;
分區的方法還有其他幾個:
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);
實現和細節
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]); //三種采樣器 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); //任務初始化 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); //設置所有的分區類 job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class); //分區類參考的分區文件 TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile); //分區使用哪種采樣器 InputSampler.writePartitionFile(job, sampler); //job的輸入和輸出路徑 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默認的輸入格式是TextInputFormat,這個是key-value的形式,key是每行的行標,value是每行的內容。可以更改
job.setInputFormatClass(,....)
一般要設置mapper的輸出格式,以備后面使用。
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