MapReduce 二次排序：对表格数据进行多字段排序

MapReduce 在传递<key, value>对时默认根据 key 进行排序，所以对表格数据按某一字段进行排序时可以设置排序的字段为 key。但有时需要对两个字段分别进行排序，这种基于自定义排序规则的排序称为'二次排序'。

例如有以下数据：

| first_name | last_name | age | city | |---|---|---|---| | A | Smith | 25 | New York | | B | Jones | 30 | Los Angeles | | C | Brown | 28 | Chicago | | B | Davis | 26 | San Francisco | | A | Wilson | 29 | Houston | | C | Miller | 27 | Philadelphia | | A | Taylor | 24 | Phoenix |

如果对上面的数据按第一个字段值（字母）进行升序排列，那么有些数据的顺序是相同的，这时候需要按照第二个字段值再进行一次排序，例如：先按照第一个值（字母）升序排列，再按照第二个值（数字）进行降序排列得到：

 A, 3
B, 5
C, 1
B, 6
A, 4
C, 5
 A, 4
A, 3
B, 6
B, 5
C, 5
C, 1

实现二次排序的 Java 代码

本教程将编写一个 Java 程序，利用 MapReduce 技术对数据进行二次排序。程序会打包成 jar 文件运行得到结果。

1. 读取数据

在程序中，首先需要读取给定的表格文件 datas.xlsx 的内容（表格的第一行为标题，处理时需要排除）。

2. 数据分区

对 first_name 按首字母（不区分大小写）进行分区，首字母相同的行在同一分区（即输出在同一文件）。例如：A、a 开头的行在第 1 个分区 part-r-00000，Z、z 开头的行在第 26 个分区 part-r-00025。

3. 二次排序

在每个分区内对数据进行二次排序，要求先对 first_name 字段降序排列，再对 last_name 字段也进行降序排列。

4. 输出结果

最后 MapReduce 输出的每一行结果中，first_name 和 last_name 之间用空格分隔，其他字段用英文分号分隔。

代码实现

由于数据文件为 Excel 文件，需要使用 Apache POI 库读取文件内容。具体实现过程如下：

创建 MapReduce 任务类 设置 Mapper 和 Reducer 类，以及输入输出路径。
Mapper 类
- 读取 Excel 文件内容，并将每行数据封装为一个自定义的类，作为 Mapper 的输出值。
- 对 first_name 字段进行分区，将其作为 Map 的输出键。
- 由于要进行二次排序，需要将 first_name 和 last_name 作为 Map 的组合键。自定义一个类实现 WritableComparable 接口，重写 compareTo 方法，按照要求进行二次排序。
Reducer 类
- 对 Mapper 输出的值进行排序。
- 按照要求输出结果。

代码示例

// ... 导入相关库 ...

public class SecondarySort {  
  
  public static class Data implements WritableComparable<Data> {  
    // ... 数据字段定义 ...
  
    @Override  
    public int compareTo(Data other) {  
      // ... 比较逻辑 ...
    }  
  }

  public static class Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Data> {  
    @Override  
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)  
        throws IOException, InterruptedException {
      // ... 读取 Excel 文件内容 ...
      // ... 创建 Data 对象 ...
      // ... 设置输出键值对 ...
      context.write(new Text(data.getFirstName().toLowerCase()), data);  
    }  
  }  

  public static class Reducer extends Reducer<Text, Data, Text, Text> {  
    @Override  
    protected void reduce(Text key, Iterable<Data> values, Context context)  
        throws IOException, InterruptedException {
      // ... 对 values 进行排序 ...
      // ... 输出结果 ...
    }  
  }  

  public static void main(String[] args) throws Exception {  
    // ... 创建 Job 对象 ...
    // ... 设置 Mapper 和 Reducer 类 ...
    // ... 设置输入输出路径 ...
    // ... 提交 Job ...
  }  
}

总结

本教程介绍了使用 MapReduce 技术实现二次排序，并提供了 Java 代码示例。通过自定义排序规则，可以实现对表格数据按照多个字段进行排序，满足更复杂的排序需求。