Hadoop Secondary Sort: 先对 first_name 字段降序排列，再对 last_name 字段也进行降序排列

本文将介绍如何使用 Hadoop 进行二次排序，以实现先对 'first_name' 字段降序排列，再对 'last_name' 字段也进行降序排列。

代码示例

【分区类】Partitioner.java

依赖库：org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner

public class Partitioner extends org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<Text, Text> {
    @Override
    public int getPartition(Text key, Text value, int numReduceTasks) {
        char firstChar = key.toString().toLowerCase().charAt(0);
        if (firstChar < 'a' || firstChar > 'z') {
            return numReduceTasks - 1;
        } else {
            return firstChar - 'a';
        }
    }
}

【排序类】Comparator.java

依赖库：org.apache.hadoop.io.WritableComparator

public class Comparator extends org.apache.hadoop.io.WritableComparator {
    public Comparator() {
        super(Text.class, true);
    }

    @Override
    public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
        Text aText = (Text) a;
        Text bText = (Text) b;
        String[] aFields = aText.toString().split(',');
        String[] bFields = bText.toString().split(',');
        String aFirstName = aFields[0];
        String bFirstName = bFields[0];
        String aLastName = aFields[1];
        String bLastName = bFields[1];

        int firstNameCompareResult = bFirstName.compareToIgnoreCase(aFirstName);
        if (firstNameCompareResult != 0) {
            return firstNameCompareResult;
        } else {
            return bLastName.compareToIgnoreCase(aLastName);
        }
    }
}

【Mapper类】Mapper.java

依赖库：org.apache.hadoop.io.LongWritable、org.apache.hadoop.io.Text、org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper

public class Mapper extends org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        if (key.get() > 0) { // 排除表头
            String[] fields = value.toString().split(',');
            String firstName = fields[1];
            String lastName = fields[2];
            String emailAddress = fields[3];
            Text outputKey = new Text(firstName + ',' + lastName);
            Text outputValue = new Text(fields[0] + ';' + firstName + ' ' + lastName + ';' + emailAddress);
            context.write(outputKey, outputValue);
        }
    }
}

【Reducer类】Reducer.java

依赖库：org.apache.hadoop.io.Text、org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer

public class Reducer extends org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (Text value : values) {
            context.write(key, value);
        }
    }
}

【驱动类】Driver.java

依赖库：org.apache.hadoop.conf.Configuration、org.apache.hadoop.fs.FileSystem、org.apache.hadoop.fs.Path、org.apache.hadoop.io.Text、org.apache.hadoop.mapreduce.Job、org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat、org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat

public class Driver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Secondary Sort");
        job.setJarByClass(Driver.class);
        job.setMapperClass(Mapper.class);
        job.setPartitionerClass(Partitioner.class);
        job.setSortComparatorClass(Comparator.class);
        job.setReducerClass(Reducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path outputPath = new Path(args[1]);
        if (fs.exists(outputPath)) {
            fs.delete(outputPath, true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
        job.setNumReduceTasks(26); // 分区数为26
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

代码说明

分区类：根据 'first_name' 字段的第一个字母进行分区，以便将相同第一个字母的记录分配到同一个 reducer 上进行处理。
排序类：首先根据 'first_name' 字段进行降序排列，如果 'first_name' 相同，则根据 'last_name' 字段进行降序排列。
Mapper 类：将输入数据解析成 key-value 对，其中 key 为 'first_name,last_name'，value 为其他信息。
Reducer 类：将相同 key 的 value 集合进行处理，并将最终结果输出到文件中。
驱动类：设置 job 的配置信息，并启动 job 执行。

运行结果

经过二次排序后，输出文件中的数据将按照 'first_name' 字段降序排列，如果 'first_name' 相同，则按照 'last_name' 字段降序排列。

总结

本文介绍了如何使用 Hadoop 进行二次排序，以实现先对 'first_name' 字段降序排列，再对 'last_name' 字段也进行降序排列。该方法可以应用于多种场景，例如对用户数据进行排序、对商品数据进行排序等。

Hadoop Secondary Sort: 先对 first_name 字段降序排列，再对 last_name 字段也进行降序排列