从一个小的例子开始:
详细的MapReduce的工作模式我这里不细讲了,可以参考我前面的一篇博客:(https://www.jianshu.com/p/ed8141511b8b)这里提下shuffle和sort.
Map和reduce之间的shuffle(洗牌)是将key值相同的放在一块,sort(排序)是按照key值进行排序.例如like出现了两次,就会把like放在一起.you也是.然后根据key值进行按照字典的顺序进行排序.下面我想将下面的数据按照时间进行排序,并且ID相同的在一块.具体的数据格式:(数据简化成如下,其实还包含其他的一些数据)
6395 1473840570
6393 1473840390
6393 1473840150
6393 1473840450
6395 1473840030
6395 1473840991
6394 1473839970
6394 1473840811
6394 1473840090
......................
第一列是ID号,第二列是Linux时间戳.想输出的结果是:ID号相同的放在一块,对应的Linux时间戳从小到大进行排序.在编写代码之前可以想到,底层的MapReduce已经帮我们做了一些工作:对key值相同进行聚集(shuffle洗牌).这里是看主要是reduce部分,map部分工作已经简化了.
刚开始的时候,我是这么想的:
map(k0,v0)-->list(k1,v1)
key: k1 是ID号, Value: v1 是时间戳
reduce(k1,list(v1)) -->list(k2,v2)
在reduce中对list(v1),也就是时间戳列表,先添加到list中,然后用Collections的sort方法对list进行排序,最后将结果进行输出.程序如下:
public class SortReducer extends Reducer<Text,LongWritable,Text,LongWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
List<LongWritable> queue = new ArrayList<LongWritable>();
for(LongWritable num: values) {
queue.add(num);
}
Collections.sort(queue);//排序
//将排序结果输出
for(LongWritable num:queue) {
context.write(key, num);
}
}
}
貌似逻辑没有一点问题,可是结果却是:
所有的时间都是一样的.这是为什么呢?于是网上百度一番,终于找到原因了:
reduce方法会反复执行多次，但key和value相关的对象只有两个，reduce会反复重用这两个对象。所以如果要保存key或者value的结果，只能将其中的值取出另存或者重新clone一个对象（例如Text store = new Text(value) 或者 String a = value.toString()），而不能直接赋引用。因为引用从始至终都是指向同一个对象，你如果直接保存它们，那最后它们都指向最后一个输入记录。会影响最终计算结果而出错。
解决方案:
String str = num.toString();
LongWritable num1 = new LongWritable(Long.parseLong(str));
参考资料:http://zhangqibuptse.iteye.com/blog/2071143
修改后的源代码如下:
public class SortReducer extends Reducer<Text,LongWritable,Text,LongWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
List<LongWritable> queue = new ArrayList<LongWritable>();
for(LongWritable num: values) {
String str = num.toString();
LongWritable num1 = new LongWritable(Long.parseLong(str));
queue.add(num1);
}
Collections.sort(queue);
for(LongWritable num:queue) {
String str = num.toString();
LongWritable num1 = new LongWritable(Long.parseLong(str));
context.write(key, num1);
}
}
}
最终结果:
后文
这是我在大数据学习的个人总结,如果有错误的地方或者还有改进的地方希望大家不吝赐教.
