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hadoop的二次排序
2019-04-24 00:40:43 【大 中 小】 浏览:53次
Tags：hadoop 排序

一、概述

MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的，在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现原理及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapReduce二次排序的例子，讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程，并且通过结果和Map、Reduce端的日志来验证描述的处理流程的正确性。


二、需求描述

1.输入数据

[java]view plaincopy
  1. sort11
  2. sort23
  3. sort288
  4. sort254
  5. sort12
  6. sort622
  7. sort6888
  8. sort658

2.目标输出

[java]view plaincopy
  1. sort11,2
  2. sort23,54,88
  3. sort622,58,888

三、解决思路

1.首先，在思考解决问题思路时，我们应该先深刻的理解MapReduce处理数据的整个流程，这是最基础的，不然的话是不可能找到解决问题的思路的。我描述一下MapReduce处理数据的大概流程：首先，MapReduce框架通过getSplits()方法实现对原始文件的切片之后，每一个切片对应着一个MapTask，InputSplit输入到map()函数进行处理，中间结果经过环形缓冲区的排序，然后分区、自定义二次排序(如果有的话)和合并，再通过Shuffle操作将数据传输到reduce Task端，reduce端也存在着缓冲区，数据也会在缓冲区和磁盘中进行合并排序等操作，然后对数据按照key值进行分组，然后每处理完一个分组之后就会去调用一次reduce()函数，最终输出结果。大概流程 我画了一下，如下图：


2.具体解决思路

(1)：Map端处理

根据上面的需求，我们有一个非常明确的目标就是要对第一列相同的记录，并且对合并后的数字进行排序。我们都知道MapReduce框架不管是默认排序或者是自定义排序都只是对key值进行排序，现在的情况是这些数据不是key值，怎么办？其实我们可以将原始数据的key值和其对应的数据组合成一个新的key值，然后新的key值对应的value还是原始数据中的valu。那么我们就可以将原始数据的map输出变成类似下面的数据结构：

[java]view plaincopy
  1. {[sort1,1],1}
  2. {[sort2,3],3}
  3. {[sort2,88],88}
  4. {[sort2,54],54}
  5. {[sort1,2],2}
  6. {[sort6,22],22}
  7. {[sort6,888],888}
  8. {[sort6,58],58}

那么我们只需要对[]里面的心key值进行排序就OK了，然后我们需要自定义一个分区处理器，因为我的目标不是想将新key相同的记录传到一个reduce中，而是想将新key中第一个字段相同的记录放到同一个reduce中进行分组合并，所以我们需要根据新key值的第一个字段来自定义一个分区处理器。通过分区操作后，得到的数据流如下：

[java]view plaincopy
  1. Partition1：{[sort1,1],1}、{[sort1,2],2}
  3. Partition2：{[sort2,3],3}、{[sort2,88],88}、{[sort2,54],54}
  5. Partition3：{[sort6,22],22}、{[sort6,888],888}、{[sort6,58],58}

分区操作完成之后，我调用自己的自定义排序器对新的key值进行排序。

[java]view plaincopy
  1. {[sort1,1],1}
  2. {[sort1,2],2}
  3. {[sort2,3],3}
  4. {[sort2,54],54}
  5. {[sort2,88],88}
  6. {[sort6,22],22}
  7. {[sort6,58],58}
  8. {[sort6,888],888}


(2).Reduce端处理

经过Shuffle处理之后，数据传输到Reducer端了。在Reducer端按照组合键的第一个字段进行分组，并且每处理完一次分组之后就会调用一次reduce函数来对这个分组进行处理和输出。最终各个分组的数据结果变成类似下面的数据结构：

[java]view plaincopy
  1. sort11,2
  2. sort23,54,88
  3. sort622,58,888


四、具体实现

1.自定义组合键

[java]view plaincopy
  1. publicclassCombinationKeyimplementsWritableComparable<CombinationKey>{
  3. privateTextfirstKey;
  4. privateIntWritablesecondKey;
  6. //无参构造函数
  7. publicCombinationKey(){
  8. this.firstKey=newText();
  9. this.secondKey=newIntWritable();
  10. }
  12. //有参构造函数
  13. publicCombinationKey(TextfirstKey,IntWritablesecondKey){
  14. this.firstKey=firstKey;
  15. this.secondKey=secondKey;
  16. }
  18. publicTextgetFirstKey(){
  19. returnfirstKey;
  20. }
  22. publicvoidsetFirstKey(TextfirstKey){
  23. this.firstKey=firstKey;
  24. }
  26. publicIntWritablegetSecondKey(){
  27. returnsecondKey;
  28. }
  30. publicvoidsetSecondKey(IntWritablesecondKey){
  31. this.secondKey=secondKey;
  32. }
  34. publicvoidwrite(DataOutputout)throwsIOException{
  35. this.firstKey.write(out);
  36. this.secondKey.write(out);
  37. }
  39. publicvoidreadFields(DataInputin)throwsIOException{
  40. this.firstKey.readFields(in);
  41. this.secondKey.readFields(in);
  42. }
  45. /*publicintcompareTo(CombinationKeycombinationKey){
  46. intminus=this.getFirstKey().compareTo(combinationKey.getFirstKey());
  47. if(minus!=0){
  48. returnminus;
  49. }
  50. returnthis.getSecondKey().get()-combinationKey.getSecondKey().get();
  51. }*/
  52. /**
  53. *自定义比较策略
  54. *注意：该比较策略用于MapReduce的第一次默认排序
  55. *也就是发生在Map端的sort阶段
  56. *发生地点为环形缓冲区(可以通过io.sort.mb进行大小调整)
  57. */
  58. publicintcompareTo(CombinationKeycombinationKey){
  59. System.out.println("------------------------CombineKeyflag-------------------");
  60. returnthis.firstKey.compareTo(combinationKey.getFirstKey());
  61. }
  63. @Override
  64. publicinthashCode(){
  65. finalintprime=31;
  66. intresult=1;
  67. result=prime*result+((firstKey==null)0:firstKey.hashCode());
  68. returnresult;
  69. }
  71. @Override
  72. publicbooleanequals(Objectobj){
  73. if(this==obj)
  74. returntrue;
  75. if(obj==null)
  76. returnfalse;
  77. if(getClass()!=obj.getClass())
  78. returnfalse;
  79. CombinationKeyother=(CombinationKey)obj;
  80. if(firstKey==null){
  81. if(other.firstKey!=null)
  82. returnfalse;
  83. }elseif(!firstKey.equals(other.firstKey))
  84. returnfalse;
  85. returntrue;
  86. }
  89. }
说明：在自定义组合键的时候，我们需要特别注意，一定要实现WritableComparable接口，并且实现compareTo()方法的比较策略。这个用于MapReduce的第一次默认排序，也就是发生在Map阶段的sort小阶段，发生地点为环形缓冲区(可以通过io.sort.mb进行大小调整)，但是其对我们最终的二次排序结果是没有影响的，我们二次排序的最终结果是由我们的自定义比较器决定的。

2.自定义分区器

[java]view plaincopy
  1. /**
  2. *自定义分区
  3. *@author廖钟*民
  4. *time:2015年1月19日下午12:13:54
  5. *@version
  6. */
  7. publicclassDefinedPartitionextendsPartitioner<CombinationKey,IntWritable>{
  9. /**
  10. *数据输入来源：map输出我们这里根据组合键的第一个值作为分区
  11. *如果不自定义分区的话，MapReduce会根据默认的Hash分区方法
  12. *将整个组合键相等的分到一个分区中，这样的话显然不是我们要的效果
  13. *@paramkeymap输出键值
  14. *@paramvaluemap输出value值
  15. *@paramnumPartitions分区总数，即reducetask个数
  16. */
  17. publicintgetPartition(CombinationKeykey,IntWritableva lue,intnumPartitions){
  18. System.out.println("---------------------进入自定义分区---------------------");
  19. System.out.println("---------------------结束自定义分区---------------------");
  20. return(key.getFirstKey().hashCode()&Integer.MAX_VALUE)%numPartitions;
  21. }
  23. }

3.自定义比较器

[java]view plaincopy
  1. publicclassDefinedComparatorextendsWritableComparator{
  3. protectedDefinedComparator(){
  4. super(CombinationKey.class,true);
  5. }
  7. /**
  8. *第一列按升序排列，第二列也按升序排列
  9. */
  10. publicintcompare(WritableComparablea,WritableComparableb){
  11. System.out.println("------------------进入二次排序-------------------");
  12. CombinationKeyc1=(CombinationKey)a;
  13. CombinationKeyc2=(CombinationKey)b;
  14. intminus=c1.getFirstKey().compareTo(c2.getFirstKey());
  16. if(minus!=0){
  17. System.out.println("------------------结束二次排序-------------------");
  18. returnminus;
  19. }else{
  20. System.out.println("------------------结束二次排序-------------------");
  21. returnc1.getSecondKey().get()-c2.getSecondKey().get();
  22. }
  23. }
  24. }

4.自定义分组

[java]view plaincopy
  1. /**
  2. *自定义分组有中方式，一种是继承WritableComparator
  3. *另外一种是实现RawComparator接口
  4. *@author廖*民
  5. *time:2015年1月19日下午3:30:11
  6. *@version
  7. */
  8. publicclassDefinedGroupSortextendsWritableComparator{
  11. protectedDefinedGroupSort(){
  12. super(CombinationKey.class,true);
  13. }
  15. @Override
  16. publicintcompare(WritableComparablea,WritableComparableb){
  17. System.out.println("---------------------进入自定义分组---------------------");
  18. CombinationKeycombinationKey1=(CombinationKey)a;
  19. CombinationKeycombinationKey2=(CombinationKey)b;
  20. System.out.println("---------------------分组结果："+combinationKey1.getFirstKey().compareTo(combinationKey2.getFirstKey()));
  21. System.out.println("---------------------结束自定义分组---------------------");
  22. //自定义按原始数据中第一个key分组
  23. returncombinationKey1.getFirstKey().compareTo(combinationKey2.getFirstKey());
  24. }
  27. }

5.主体程序实现

[java]view plaincopy
  1. publicclassSecondSortMapReduce{
  3. //定义输入路径
  4. privatestaticfinalStringINPUT_PATH="hdfs://liaozhongmin:9000/sort_data";
  5. //定义输出路径
  6. privatestaticfinalStringOUT_PATH="hdfs://liaozhongmin:9000/out";
  8. publicstaticvoidmain(String[]args){
  10. try{
  11. //创建配置信息
  12. Configurationconf=newConfiguration();
  13. conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR,"\t");
  15. //创建文件系统
  16. FileSystemfileSystem=FileSystem.get(newURI(OUT_PATH),conf);
  17. //如果输出目录存在，我们就删除
  18. if(fileSystem.exists(newPath(OUT_PATH))){
  19. fileSystem.delete(newPath(OUT_PATH),true);
  20. }
  22. //创建任务
  23. Jobjob=newJob(conf,SecondSortMapReduce.class.getName());
  25. //1.1设置输入目录和设置输入数据格式化的类
  26. FileInputFormat.setInputPaths(job,INPUT_PATH);
  27. job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
  29. //1.2设置自定义Mapper类和设置map函数输出数据的key和value的类型
  30. job.setMapperClass(SecondSortMapper.class);
  31. job.setMapOutputKeyClass(CombinationKey.class);
  32. job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
  34. //1.3设置分区和reduce数量(reduce的数量，和分区的数量对应，因为分区为一个，所以reduce的数量也是一个)
  35. job.setPartitionerClass(DefinedPartition.class);
  36. job.setNumReduceTasks(1);
  38. //设置自定义分组策略
  39. job.setGroupingComparatorClass(DefinedGroupSort.class);
  40. //设置自定义比较策略(因为我的CombineKey重写了compareTo方法，所以这个可以省略)
  41. job.setSortComparatorClass(DefinedComparator.class);
  43. //1.4排序
  44. //1.5归约
  45. //2.1Shuffle把数据从Map端拷贝到Reduce端。
  46. //2.2指定Reducer类和输出key和value的类型
  47. job.setReducerClass(SecondSortReducer.class);
  48. job.setOutputKeyClass(Text.class);
  49. job.setOutputValueClass(Text.class);
  51. //2.3指定输出的路径和设置输出的格式化类
  52. FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(OUT_PATH));
  53. job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
  56. //提交作业退出
  57. System.exit(job.waitForCompletion(true)0:1);
  59. }catch(Exceptione){
  60. e.printStackTrace();
  61. }
  62. }
  64. publicstaticclassSecondSortMapperextendsMapper<Text,Text,CombinationKey,IntWritable>{
  65. /**
  66. *这里要特殊说明一下，为什么要将这些变量写在map函数外边
  67. *对于分布式的程序，我们一定要注意到内存的使用情况，对于MapReduce框架
  68. *每一行的原始记录的处理都要调用一次map()函数，假设，这个map()函数要处理1一亿
  69. *条输入记录，如果将这些变量都定义在map函数里面则会导致这4个变量的对象句柄
  70. *非常的多(极端情况下将产生4*1亿个句柄，当然java也是有自动的GC机制的，一定不会达到这么多)
  71. *导致栈内存被浪费掉，我们将其写在map函数外面，顶多就只有4个对象句柄
  72. */
  73. privateCombinationKeycombinationKey=newCombinationKey();
  74. TextsortName=newText();
  75. IntWritablescore=newIntWritable();
  76. String[]splits=null;
  77. protectedvoidmap(Textkey,Textvalue,Mapper<Text,Text,CombinationKey,IntWritable>.Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{
  78. System.out.println("---------------------进入map()函数---------------------");
  79. //过滤非法记录(这里用计数器比较好)
  80. if(key==null||value==null||key.toString().equals("")){
  81. return;
  82. }
  83. //构造相关属性
  84. sortName.set(key.toString());
  85. score.set(Integer.parseInt(value.toString()));
  86. //设置联合key
  87. combinationKey.setFirstKey(sortName);
  88. combinationKey.setSecondKey(score);
  90. //通过context把map处理后的结果输出
  91. context.write(combinationKey,score);
  92. System.out.println("---------------------结束map()函数---------------------");
  93. }
  95. }
  98. publicstaticclassSecondSortReducerextendsReducer<CombinationKey,IntWritable,Text,Text>{
  100. StringBuffersb=newStringBuffer();
  101. Textscore=newText();
  102. /**
  103. *这里要注意一下reduce的调用时机和次数：
  104. *reduce每次处理一个分组的时候会调用一次reduce函数。
  105. *所谓的分组就是将相同的key对应的value放在一个集合中
  106. *例如：<sort1,1><sort1,2>
  107. *分组后的结果就是
  108. *<sort1,{1,2}>这个分组会调用一次reduce函数
  109. */
  110. protectedvoidreduce(CombinationKeykey,Iterable<IntWritable>values,Reducer<CombinationKey,IntWritable,Text,Text>.Contextcontext)
  111. throwsIOException,InterruptedException{
  114. //先清除上一个组的数据
  115. sb.delete(0,sb.length());
  117. for(IntWritableva l:values){
  118. sb.append(val.get()+",");
  119. }
  121. //取出最后一个逗号
  122. if(sb.length()>0){
  123. sb.deleteCharAt(sb.length()-1);
  124. }
  126. //设置写出去的value
  127. score.set(sb.toString());
  129. //将联合Key的第一个元素作为新的key，将score作为value写出去
  130. context.write(key.getFirstKey(),score);
  132. System.out.println("---------------------进入reduce()函数---------------------");
  133. System.out.println("---------------------{["+key.getFirstKey()+","+key.getSecondKey()+"],["+score+"]}");
  134. System.out.println("---------------------结束reduce()函数---------------------");
  135. }
  136. }
  137. }

程序运行的结果：


五、处理流程

看到前面的代码，都知道我在各个组件上已经设置好了相应的标志，用于追踪整个MapReduce处理二次排序的处理流程。现在让我们分别看看Map端和Reduce端的日志情况。

(1)Map端日志分析

[java]view plaincopy
  1. 15/01/1915:32:29INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:1
  2. 15/01/1915:32:29WARNsnappy.LoadSnappy:Snappynativelibrarynotloaded
  3. 15/01/1915:32:30INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_local_0001
  4. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:UsingResourceCalculatorPlugin:null
  5. 15/01/1915:32:30INFOmapred.MapTask:io.sort.mb=100
  6. 15/01/1915:32:30INFOmapred.MapTask:databuffer=79691776/99614720
  7. 15/01/1915:32:30INFOmapred.MapTask:recordbuffer=262144/327680
  8. ---------------------进入map()函数---------------------
  9. ---------------------进入自定义分区---------------------
  10. ---------------------结束自定义分区---------------------
  11. ---------------------结束map()函数---------------------
  12. ---------------------进入map()函数---------------------
  13. ---------------------进入自定义分区---------------------
  14. ---------------------结束自定义分区---------------------
  15. ---------------------结束map()函数---------------------
  16. ---------------------进入map()函数---------------------
  17. ---------------------进入自定义分区---------------------
  18. ---------------------结束自定义分区---------------------
  19. ---------------------结束map()函数---------------------
  20. ---------------------进入map()函数---------------------
  21. ---------------------进入自定义分区---------------------
  22. ---------------------结束自定义分区---------------------
  23. ---------------------结束map()函数---------------------
  24. ---------------------进入map()函数---------------------
  25. ---------------------进入自定义分区---------------------
  26. ---------------------结束自定义分区---------------------
  27. ---------------------结束map()函数---------------------
  28. ---------------------进入map()函数---------------------
  29. ---------------------进入自定义分区---------------------
  30. ---------------------结束自定义分区---------------------
  31. ---------------------结束map()函数---------------------
  32. ---------------------进入map()函数---------------------
  33. ---------------------进入自定义分区---------------------
  34. ---------------------结束自定义分区---------------------
  35. ---------------------结束map()函数---------------------
  36. ---------------------进入map()函数---------------------
  37. ---------------------进入自定义分区---------------------
  38. ---------------------结束自定义分区---------------------
  39. ---------------------结束map()函数---------------------
  40. 15/01/1915:32:30INFOmapred.MapTask:Startingflushofmapoutput
  41. ------------------进入二次排序-------------------
  42. ------------------结束二次排序-------------------
  43. ------------------进入二次排序-------------------
  44. ------------------结束二次排序-------------------
  45. ------------------进入二次排序-------------------
  46. ------------------结束二次排序-------------------
  47. ------------------进入二次排序-------------------
  48. ------------------结束二次排序-------------------
  49. ------------------进入二次排序-------------------
  50. ------------------结束二次排序-------------------
  51. ------------------进入二次排序-------------------
  52. ------------------结束二次排序-------------------
  53. ------------------进入二次排序-------------------
  54. ------------------结束二次排序-------------------
  55. ------------------进入二次排序-------------------
  56. ------------------结束二次排序-------------------
  57. ------------------进入二次排序-------------------
  58. ------------------结束二次排序-------------------
  59. ------------------进入二次排序-------------------
  60. ------------------结束二次排序-------------------
  61. ------------------进入二次排序-------------------
  62. ------------------结束二次排序-------------------
  63. ------------------进入二次排序-------------------
  64. ------------------结束二次排序-------------------
  65. 15/01/1915:32:30INFOmapred.MapTask:Finishedspill0
  66. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:Task:attempt_local_0001_m_000000_0isdone.Andisintheprocessofcommiting
  67. 15/01/1915:32:30INFOmapred.LocalJobRunner:
  68. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:Task'attempt_local_0001_m_000000_0'done.
  69. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:UsingResourceCalculatorPlugin:null
  70. 15/01/1915:32:30INFOmapred.LocalJobRunner:
从Map端的日志，我们可以很容易的看出来每一条记录开始时进入到map()函数进行处理，处理完了之后立马就自定义分区函数中对其进行分区，当所有输入数据经过map()函数和分区函数处理之后，就调用自定义二次排序函数对其进行排序。

(2)Reduce端日志分析

[java]view plaincopy
  1. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Merger:Merging1sortedsegments
  2. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Merger:Downtothelastmerge-pass,with1segmentsleftoftotalsize:130bytes
  3. 15/01/1915:32:30INFOmapred.LocalJobRunner:
  4. ---------------------进入自定义分组---------------------
  5. ---------------------分组结果：0
  6. ---------------------结束自定义分组---------------------
  7. ---------------------进入自定义分组---------------------
  8. ---------------------分组结果：-1
  9. ---------------------结束自定义分组---------------------
  10. ---------------------进入reduce()函数---------------------
  11. ---------------------{[sort1,2],[1,2]}
  12. ---------------------结束reduce()函数---------------------
  13. ---------------------进入自定义分组---------------------
  14. ---------------------分组结果：0
  15. ---------------------结束自定义分组---------------------
  16. ---------------------进入自定义分组---------------------
  17. ---------------------分组结果：0
  18. ---------------------结束自定义分组---------------------
  19. ---------------------进入自定义分组---------------------
  20. ---------------------分组结果：-4
  21. ---------------------结束自定义分组---------------------
  22. ---------------------进入reduce()函数---------------------
  23. ---------------------{[sort2,88],[3,54,88]}
  24. ---------------------结束reduce()函数---------------------
  25. ---------------------进入自定义分组---------------------
  26. ---------------------分组结果：0
  27. ---------------------结束自定义分组---------------------
  28. ---------------------进入自定义分组---------------------
  29. ---------------------分组结果：0
  30. ---------------------结束自定义分组---------------------
  31. ---------------------进入reduce()函数---------------------
  32. ---------------------{[sort6,888],[22,58,888]}
  33. ---------------------结束reduce()函数---------------------
  34. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:Task:attempt_local_0001_r_000000_0isdone.Andisintheprocessofcommiting
  35. 15/01/1915:32:30INFOmapred.LocalJobRunner:
  36. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:Taskattempt_local_0001_r_000000_0isallowedtocommitnow
  37. 15/01/1915:32:30INFOoutput.FileOutputCommitter:Savedoutputoftask'attempt_local_0001_r_000000_0'tohdfs://liaozhongmin:9000/out
  38. 15/01/1915:32:30INFOmapred.LocalJobRunner:reduce>reduce
  39. 15/01/1915:32:30INFOmapred.Task:Task'attempt_local_0001_r_000000_0'done.
  40. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:map100%reduce100%
  41. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Jobcomplete:job_local_0001
  42. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Counters:19
  43. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:FileOutputFormatCounters
  44. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:BytesWritten=40
  45. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:FileSystemCounters
  46. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:FILE_BYTES_READ=446
  47. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:HDFS_BYTES_READ=140
  48. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:FILE_BYTES_WRITTEN=131394
  49. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:HDFS_BYTES_WRITTEN=40
  50. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:FileInputFormatCounters
  51. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:BytesRead=70
  52. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Map-ReduceFramework
  53. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Reduceinputgroups=3
  54. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Mapoutputmaterializedbytes=134
  55. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Combineoutputrecords=0
  56. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Mapinputrecords=8
  57. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Reduceshufflebytes=0
  58. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Reduceoutputrecords=3
  59. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:SpilledRecords=16
  60. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Mapoutputbytes=112
  61. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Totalcommittedheapusage(bytes)=391118848
  62. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Combineinputrecords=0
  63. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Mapoutputrecords=8
  64. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:SPLIT_RAW_BYTES=99
  65. 15/01/1915:32:31INFOmapred.JobClient:Reduceinputrecords=8
首先，我们看了Reduce端的日志，第一个信息我应该很容易能够很容易看出来，就是分组和reduce()函数处理都是在Shuffle完成之后才进行的。另外一点我们也非常容易看出，就是每次处理完一个分组数据就会去调用一次的reduce()函数对这个分组进行处理和输出。此外，说明一些分组函数的返回值问题，当返回0时才会被分到同一个组中。另外一点我们也可以看出来，一个分组中每合并n个值就会有n-1分组函数返回0值，也就是说进行了n-1次比较。


六、总结

本文主要从MapReduce框架执行的流程，去分析了如何去实现二次排序，通过代码进行了实现，并且对整个流程进行了验证。另外，要吐槽一下，网络上有很多文章都记录了MapReudce处理二次排序问题，但是对MapReduce框架整个处理流程的描述错漏很多，而且他们最终的流程描述也没有证据可以支撑。所以，对于网络上的学习资源不能够完全依赖，要融入自己的思想，并且要重要的观点进行代码或者实践的验证。另外，今天在一个hadoop交流群上听到少部分人在讨论，有了hive我们就不用学习些MapReduce程序？对这这个问题我是这么认为：我不相信写不好MapReduce程序的程序员会写好hive语句，最起码的他们对整个执行流程是一无所知的，更不用说性能问题了，有可能连最常见的数据倾斜问题的弄不清楚。


如果文章写的有问题，欢迎指出，共同学习！
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