0617 hadoop05

Hadoop第五天
1.MapReduce框架原理
1.1.MapTask并行度决定机制
问题:maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度。那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？

一个job的map阶段MapTask并行度（个数），由客户端提交job时的切片个数决定。

1.2.MapTask工作机制

1.Read阶段：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
2.Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
3.Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
4.Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
溢写阶段详情：
步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。
步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。
5.Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor（默认100）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。
1.3.Shuffle机制
Shuffle机制:Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。

数据倾斜概念: 在shuffle过程中,对数据进行分组时,如果有大量相同的key,会造成ReducerTask处理不过来.
1.3.1.Partition分区
1.3.2.分区接口
@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public abstract class Partitioner<KEY, VALUE> {

/**
* Get the partition number for a given key (hence record) given the total
* number of partitions i.e. number of reduce-tasks for the job.
*
* <p>Typically a hash function on a all or a subset of the key.</p>
*
* @param key the key to be partioned.
* @param value the entry value.
* @param numPartitions the total number of partitions.
* @return the partition number for the <code>key</code>.
*/
public abstract int getPartition(KEY key, VALUE value, int numPartitions);

}
1.3.3.分区的实现

1.3.4.默认分区
@InterfaceAudience.Public
@InterfaceStability.Stable
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {

/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K key, V value,
int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}

}
默认分区是根据Key进行hashCode对ReduceTask个数取模得到的,意味着用户不可以根据key控制分区.
需求:
问题：要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。
比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
1.3.5.自定义Partitioner
1.自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法.
public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

@Override
public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
//136
//137
//139
//其它
String preNum = text.toString().substring(0, 3);

int partition=4;

if ("136".equals(preNum)){
partition=0;
}else if ("137".equals(preNum)){
partition=1;
}else if ("139".equals(preNum)){
partition=2;
}else {
partition=3;
}

return partition;
}
}

2.在job驱动中，设置自定义partitioner.
// 设置自定义分区
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

3.在job驱动中,根据分区自行设定reduceTask数量
// 设置分区的数量
job.setNumReduceTasks(4);

1.3.6.自定义分区注意事项
1.如果reduceTask的数量> getPartition的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx；
2.如果reduceTask的数量<getPartition的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception；
3.如果reduceTask的数量=1，则不管mapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个reduceTask，最终也就只会产生一个结果文件 part-r-00000；
例如：假设自定义分区数为5，则
（1）job.setNumReduceTasks(1);会正常运行，只不过会产生一个输出文件
（2）job.setNumReduceTasks(2);会报错
（3）job.setNumReduceTasks(6);大于5，程序会正常运行，会产生空文件
1.3.7.Partition分区案例实操
需求：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
1.ProvincePartitioner
package com.hotdas.mr.partitioner;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

@Override
public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
//136
//137
//139
//其它
String preNum = text.toString().substring(0, 3);

int partition=4;

if ("136".equals(preNum)){
partition=0;
}else if ("137".equals(preNum)){
partition=1;
}else if ("139".equals(preNum)){
partition=2;
}else {
partition=3;
}

return partition;
}
}

2.FlowCountMapper
package com.hotdas.mr.partitioner;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, FlowBean> {

FlowBean flowBean=null;

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取一行内容
String line = value.toString();
//切割
String[] split = line.split("\t");

//获取手机号
String phoneNum = split[1];

//上传流量下载流量
long upflow = Long.parseLong(split[split.length - 3]);
long downflow = Long.parseLong(split[split.length - 2]);

flowBean=new FlowBean(upflow,downflow);

//写出给reduce
context.write(new Text(phoneNum),flowBean);

}
}

3.FlowCountReduce
package com.hotdas.mr.partitioner;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class FlowCountReduce extends Reducer<Text, FlowBean,Text, FlowBean> {

@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

long sum_upflow=0;
long sum_downflow=0;

//遍历上传和下载流量 ,对所有流量累加
for(FlowBean flowBean : values){
sum_upflow+=flowBean.getUpflow();
sum_downflow+=flowBean.getDownflow();
}

//计算总流量
FlowBean flowBean = new FlowBean(sum_upflow,sum_downflow);

//写出
context.write(key,flowBean);

}
}
4.FlowCountDriver
package com.hotdas.mr.partitioner;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowCountDriver {

public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取集群信息
Configuration configuration = new Configuration();
// 构造job任务
Job job = Job.getInstance(configuration);

// 设置job类路径
job.setJarByClass(FlowCountDriver.class);

// 设置自定义分区
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
// 设置分区的数量
job.setNumReduceTasks(1);

// 设置map和reduce类
job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountReduce.class);

// 设置map的k,v类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

// 设置reduce的k,v类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

// 设置输入与输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

// 提交工作
boolean result = job.waitForCompletion(true);

System.exit(result?0:1);

}
}

1.3.8.WritableComparable排序
排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。Map Task和Reduce Task均会对数据（按照key）进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。
对于Map Task，它会将处理的结果暂时放到一个缓冲区中，当缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次排序，并将这些有序数据写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行一次合并，以将这些文件合并成一个大的有序文件。
对于Reduce Task，它从每个Map Task上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则放到磁盘上，否则放到内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次合并以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，Reduce Task统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次合并。
1.3.9.每个阶段的默认排序
1.排序的分类
（1）部分排序：
MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部排序。
（2）全排序：
如何用Hadoop产生一个全局排序的文件？最简单的方法是使用一个分区。但该方法在处理大型文件时效率极低，因为一台机器必须处理所有输出文件，从而完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。
替代方案：首先创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件；最后，生成一个全局排序的文件。主要思路是使用一个分区来描述输出的全局排序。例如：可以为上述文件创建3个分区，在第一分区中，记录的单词首字母a-g，第二分区记录单词首字母h-n, 第三分区记录单词首字母o-z。
（3）辅助排序：（GroupingComparator分组）
Mapreduce框架在记录到达reducer之前按键对记录排序，但键所对应的值并没有被排序。甚至在不同的执行轮次中，这些值的排序也不固定，因为它们来自不同的map任务且这些map任务在不同轮次中完成时间各不相同。一般来说，大多数MapReduce程序会避免让reduce函数依赖于值的排序。但是，有时也需要通过特定的方法对键进行排序和分组等以实现对值的排序。
（4）二次排序：
在自定义排序过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。
2.自定义排序WritableComparable
（1）原理分析
bean对象实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
1.自定义排序例子(一)
需求: 手机流量统计对总流量进行排序。
FlowBean:
package com.hotdas.mr.bean;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>{

//定义属性
private long upflow;
private long downflow;
private long sumflow;

public FlowBean() {
}

public FlowBean(long upflow, long downflow) {
this.upflow = upflow;
this.downflow = downflow;
this.sumflow = upflow+downflow;
}

//序列化
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upflow);
out.writeLong(downflow);
out.writeLong(sumflow);
}

//反序化
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upflow=in.readLong();
this.downflow=in.readLong();
this.sumflow=in.readLong();
}

@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumflow > o.getSumflow() ? -1 : 1;
}

public long getUpflow() {
return upflow;
}

public void setUpflow(long upflow) {
this.upflow = upflow;
}

public long getDownflow() {
return downflow;
}

public void setDownflow(long downflow) {
this.downflow = downflow;
}

public long getSumflow() {
return sumflow;
}

public void setSumflow(long sumflow) {
this.sumflow = sumflow;
}

@Override
public String toString() {
return upflow + "\t" + downflow +"\t" + sumflow;
}
}

FlowBeanMapper:
package com.hotdas.mr.compareto;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class FlowBeanMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean,Text> {
FlowBean bean = new FlowBean();

Text v= new Text();

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

//获取一行内容
String line = value.toString();
//切割
String[] split = line.split("\t");
//获取手机号
String phoneNum = split[1];

//上传流量下载流量
long upflow = Long.parseLong(split[split.length - 3]);
long downflow = Long.parseLong(split[split.length - 2]);

bean=new FlowBean(upflow,downflow);
v.set(phoneNum);

context.write(bean,v);
}
}

FlowBeanReducer:
package com.hotdas.mr.compareto;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class FlowBeanReducer extends Reducer<FlowBean, Text,Text,FlowBean> {

@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

//循环
for (Text v : values){
context.write(v,key);
}

}
}

FlowBeanDriver:
package com.hotdas.mr.compareto;

import com.hotdas.mr.FlowCountDriver;
import com.hotdas.mr.FlowCountMapper;
import com.hotdas.mr.FlowCountReduce;
import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FlowBeanDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取集群信息
Configuration configuration = new Configuration();
// 构造job任务
Job job = Job.getInstance(configuration);

// 设置job类路径
job.setJarByClass(FlowBeanDriver.class);

// 设置map和reduce类
job.setMapperClass(FlowBeanMapper.class);
job.setReducerClass(FlowBeanReducer.class);

// 设置map的k,v类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);

// 设置reduce的k,v类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

// 设置输入与输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

// 提交工作
boolean result = job.waitForCompletion(true);

System.exit(result?0:1);

}
}

2.自定义排序例子(二)
需求:要求每个省份手机号输出的分区文件中按照总流量内部排序。
自定义排序:
package com.hotdas.mr.compareto;

import com.hotdas.mr.bean.FlowBean;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<FlowBean, Text> {

@Override
public int getPartition( FlowBean flowBean,Text text, int numPartitions) {
//136
//137
//139
//其它
String preNum = text.toString().substring(0, 3);

int partition=4;

if ("136".equals(preNum)){
partition=0;
}else if ("137".equals(preNum)){
partition=1;
}else if ("139".equals(preNum)){
partition=2;
}else {
partition=3;
}

return partition;
}
}

设置分区:
//设置自定义分区
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

//设置分区数
job.setNumReduceTasks(4);

1.3.10.Combiner合并
1.combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
2.combiner组件的父类就是Reducer。
3.combiner和reducer的区别在于运行的位置：
a)Combiner是在每一个maptask所在的节点运行;
b)Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；
4.combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。
5.combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来。
Mapper:
3 5 7 ->(3+5+7)/3=5
2 6 ->(2+6)/2=4
Reducer:
(3+5+7+2+6)/5=23/5 不等于 (5+4)/2=9/2
1.3.11.自定义Combiner实现步骤
1.自定义一个combiner继承Reducer，重写reduce方法
package com.hotdas.mr.combiner;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable,Text, IntWritable> {

int sum;
IntWritable v =new IntWritable();

@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//1.累加求和
sum=0;
for (IntWritable count: values){
sum+=count.get();
}

//2.输出
v.set(sum);
context.write(key,v);
}
}

2.在job驱动类中设置combiner

//指定使用map的局部Combiner合并
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

1.3.12.Combiner合并例子
需求：单词统计过程中对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。
WordCountCombiner:
package com.hotdas.mr.combiner;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable,Text, IntWritable> {

int sum;
IntWritable v =new IntWritable();

//2.输出
v.set(sum);
context.write(key,v);
}
}

WordCountDriver:
package com.hotdas.mr.combiner;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.CombineTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCountDriver {

public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取集群信息
Configuration configuration = new Configuration();
// 构造job任务
Job job = Job.getInstance(configuration);

// 设置job类路径
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

//指定使用map的局部Combiner合并
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);

// 设置map和reduce类
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReduce.class);

// 设置map的k,v类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

// 设置reduce的k,v类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 设置输入与输出路径
CombineTextInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

// 提交工作
boolean result = job.waitForCompletion(true);

System.exit(result?0:1);

}
}

WordCountMapper:
package com.hotdas.mr.combiner;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {

Text k = new Text();

IntWritable v = new IntWritable(1);

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//1.获取一行的内容
String line = value.toString();//<1,"hadoop kafka spark stop start">

//2.切割
String[] words = line.split(" "); //切割后数据类型 String

//3.获取每个单词
for (String word : words){ // hadoop
//对类型转换hadoop类型
k.set(word);
context.write(k,v);//--> <"hadoop",1>
}

}
}

WordCountReduce:
package com.hotdas.mr.combiner;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class WordCountReduce extends Reducer<Text, IntWritable,Text, IntWritable> {

int sum;

IntWritable v =new IntWritable();

//2.输出
v.set(sum);
context.write(key,v);
}
}

运行效果:

没有合并的效果:

1.3.13.GroupingComparator分组（辅助排序）
对reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组.
1.3.14.GroupingComparator分组例子
有如下订单数据
订单id 商品id 成交金额
0000001 Pdt_01 222.8
0000001 Pdt_06 25.8
0000002 Pdt_03 522.8
0000002 Pdt_04 122.4
0000002 Pdt_05 722.4
0000003 Pdt_01 222.8
0000003 Pdt_02 33.8

需求: 现在需要求出每一个订单中最贵的商品。
数据文件:

OrderBean:
package com.hotdas.mr.groupingComparator;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class OrderBean implements WritableComparable<OrderBean> {

private int order_id;
private double price;

public OrderBean() {
}

public OrderBean(int order_id, double price) {
this.order_id = order_id;
this.price = price;
}

//排序
@Override
public int compareTo(OrderBean o) {

int result;
//排序订单号
if (order_id>o.order_id){
result=1;
}else if(order_id<o.order_id){
result =-1;
}else {
//价格是倒序
result = price > o.price? -1:1;
}

return result;
}

@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(order_id);
out.writeDouble(price);
}

@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
order_id = in.readInt();
price = in.readDouble();
}

public int getOrder_id() {
return order_id;
}

public void setOrder_id(int order_id) {
this.order_id = order_id;
}

public double getPrice() {
return price;
}

public void setPrice(double price) {
this.price = price;
}

@Override
public String toString() {
return "OrderBean{" +
"order_id=" + order_id +
", price=" + price +
'}';
}
}

OrderMapper:
package com.hotdas.mr.groupingComparator;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class OrderMapper extends Mapper<LongWritable, Text,OrderBean, NullWritable> {

OrderBean orderBean = new OrderBean();

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取一行内容
String line = value.toString();

//截串
String[] split = line.split("\t");

//获取Bean的值
orderBean.setOrder_id(Integer.parseInt(split[0]));
orderBean.setPrice(Double.parseDouble(split[2]));

//输出
context.write(orderBean,NullWritable.get());

}
}

OrderSortPartitioner:
package com.hotdas.mr.groupingComparator;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class OrderSortPartitioner extends Partitioner<OrderBean, NullWritable> {

@Override
public int getPartition(OrderBean orderBean, NullWritable nullWritable, int numPartitions) {

return (orderBean.getOrder_id() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
}
}

OrederGroupingComparator:
package com.hotdas.mr.groupingComparator;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;

public class OrederGroupingComparator extends WritableComparator{

OrderBean aBean = new OrderBean();
OrderBean bBean = new OrderBean();

protected OrederGroupingComparator() {
super(OrderBean.class,true);
}

@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {

int result=1;
aBean=(OrderBean)a;
bBean=(OrderBean)b;

if (aBean.getOrder_id()>bBean.getOrder_id()){
result=1;
}else if(aBean.getOrder_id()<bBean.getOrder_id()){
result=-1;
}else {
result=0;
}

return result;
}

}

OrderReducer:
package com.hotdas.mr.groupingComparator;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class OrderReducer extends Reducer<OrderBean, NullWritable,OrderBean, NullWritable> {

@Override
protected void reduce(OrderBean key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//输出结果
context.write(key,NullWritable.get());
}
}

OrderDriver
package com.hotdas.mr.groupingComparator;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class OrderDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取集群信息
Configuration configuration = new Configuration();
// 构造job任务
Job job = Job.getInstance(configuration);

// 设置job类路径
job.setJarByClass(OrderDriver.class);

// 设置map和reduce类
job.setMapperClass(OrderMapper.class);
job.setReducerClass(OrderReducer.class);

// 设置map的k,v类型
job.setMapOutputKeyClass(OrderBean.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

// 设置reduce的k,v类型
job.setOutputKeyClass(OrderBean.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

// 设置输入与输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

//设置分组比较
job.setGroupingComparatorClass(OrederGroupingComparator.class);
job.setPartitionerClass(OrderSortPartitioner.class);

//设置并行度
job.setNumReduceTasks(3);

// 提交工作
boolean result = job.waitForCompletion(true);

System.exit(result?0:1);

}
}

1.4.OutputFormat数据输出
1.4.1.OutputFormat接口实现类
OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了 OutputFormat接口。
下面我们介绍几种常见的OutputFormat实现类:
1.文本输出TextOutputFormat
默认的输出格式是TextOutputFormat，它把每条记录写为文本行。它的键和值可以是任意类型，因为TextOutputFormat调用toString()方法把它们转换为字符串。
2.SequenceFileOutputFormat
SequenceFileOutputFormat将它的输出写为一个顺序文件。如果输出需要作为后续 MapReduce任务的输入，这便是一种好的输出格式，因为它的格式紧凑，很容易被压缩。
3.自定义OutputFormat
根据用户需求，自定义实现输出。
1.4.2.自定义OutputFormat
为了实现控制最终文件的输出路径，可以自定义OutputFormat。
要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可以通过自定义outputformat来实现。
自定义OutputFormat步骤:
（1）自定义一个类继承FileOutputFormat。
（2）改写recordwriter，具体改写输出数据的方法write()。
1.4.3.自定义OutputFormat例子
需求: 过滤输入的log日志中是否包含hotdas
（1）包含hotdas的网站输出到e:/hotdas.log
（2）不包含hotdas的网站输出到e:/other.log
数据:

1.5.ReduceTask工作机制
1.5.1.设置ReduceTask并行度（个数）
reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置：
//默认值是1，手动设置为4
job.setNumReduceTasks(4);
1.5.2.设置ReduceTask注意事项
（1）reducetask=0 ，表示没有reduce阶段，输出文件个数和map个数一致。
（2）reducetask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。
（3）如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜
（4）reducetask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个reducetask。
（5）具体多少个reducetask，需要根据集群性能而定。
（6）如果分区数不是1，但是reducetask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在maptask的源码中，执行分区的前提是先判断reduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。
1.5.3.ReduceTask工作机制

1.Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
2.Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
3.Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
4.Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。

1.6.MapReduce开发总结
在编写mapreduce程序时，需要考虑的几个方面：
1.输入数据接口：InputFormat
默认使用的实现类是：TextInputFormat
TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。
KeyValueTextInputFormat每一行均为一条记录，被分隔符分割为key，value。默认分隔符是tab（\t）。
NlineInputFormat按照指定的行数N来划分切片。
CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。
用户还可以自定义InputFormat。
2.逻辑处理接口：Mapper
用户根据业务需求实现其中三个方法：map() setup() cleanup ()
3.Partitioner分区
有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces
如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。
4.Comparable排序
当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其compareTo()方法。
部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。
二次排序：排序的条件有两个。
5.Combiner合并
Combiner合并可以提高程序执行效率，减少io传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。
6.reduce端分组：Groupingcomparator
reduceTask拿到输入数据（一个partition的所有数据）后，首先需要对数据进行分组，其分组的默认原则是key相同，然后对每一组kv数据调用一次reduce()方法，并且将这一组kv中的第一个kv的key作为参数传给reduce的key，将这一组数据的value的迭代器传给reduce()的values参数。
利用上述这个机制，我们可以实现一个高效的分组取最大值的逻辑。
自定义一个bean对象用来封装我们的数据，然后改写其compareTo方法产生倒序排序的效果。然后自定义一个Groupingcomparator，将bean对象的分组逻辑改成按照我们的业务分组id来分组（比如订单号）。这样，我们要取的最大值就是reduce()方法中传进来key。
7.逻辑处理接口：Reducer
用户根据业务需求实现其中三个方法：reduce() setup() cleanup ()
8.输出数据接口：OutputFormat
默认实现类是TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对向目标文本文件中输出为一行。
SequenceFileOutputFormat将它的输出写为一个顺序文件。如果输出需要作为后续 MapReduce任务的输入，这便是一种好的输出格式，因为它的格式紧凑，很容易被压缩。
用户还可以自定义OutputFormat。