【大数据哔哔集20210107】聊聊MapReduce中的排序/二次排序/辅助排序
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map的溢写阶段：根据分区以及key进行快速排序
map的合并溢写文件：将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成大的溢写文件
reduce输入阶段：将同一分区，来自不同map task的数据文件进行归并排序
map输出的排序，其实也就是上面的溢写过程中的排序。
reduce输出的排序，即reduce处理完数据后，MapReduce内部会自动对输出的KV按照key进行排序
map端
每个map任务都有一个环形的内存缓冲区(图中的buffer in memory)用于存储任务输出。缓冲区达到一定的阈值(默认80%)，一条后台线程便开始把内容溢出(spill)到磁盘。每次内存缓冲区达到溢出阈值，就会新建一个溢出文件(spill file)。
在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的reduce把数据划分成相应的分区(partition)(图中partitions)。在每个分区中，后台线程按键进行内存中排序(排序是在map端进行的)。如果有combiner函数就会在排序后的输出上运行，为了让map输出结果更加紧凑。
在任务完成之前，溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件(图中merge on disk)。如果溢出文件多于设置的数量，combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。
reduce端
复制阶段(图中Copy Phase)，如果map的输出相当小，会被复制到reduce任务的JVM内存中；否则map输出被复制到磁盘。随着磁盘上副本增多，后台线程会将它们合并为更大的、排好序的文件。
排序阶段(图中“Sort” Phase)，准确的说是合并阶段。复制完成map的输出后，将合并map输出，维持其顺序排序。最后一趟的合并来自内存和磁盘片段。
Reduce阶段，执行reduce任务，把最后一趟合并的数据直接输入reduce函数，从而省略了一次磁盘往返行程。
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1 3
2 1现在需要 MapReduce 程序先对其第一个字段排序，再对第二个字段进行排序。最终会得到如下结果：
1 1
1 3
1 5
2 1
2 2
3 3我们在根据key进行排序时，如果key是一个复合对象，即该对象中包含多个成员属性，那么在进行key比较时，就会涉及到多个属性间的比较，而如果compareTo() 方法中，比较条件为两个的话，这就是所谓的二次排序。
辅助排序也叫分组排序，是指在reduce前的group过程中根据排序规则进行的分组，因为分组的时候是需要比较KV中key是否相同，如果相同才会归为同一个组，如果不相等，就归为不同的组，所以就涉及到key比较方法了。总的来说其实定义key在什么情况下才相等。这个过程可以自己定义分组的方法，也就是分组排序的实现类。
使用方法：
1、自定义分组类，继承 WritableComparator
2、调用父类的构造方法，创建实例
3、重写父类的 compare方法
一个经典的辅助排序的案例如下：
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
public class OrderGroupingComparator extends WritableComparator {
protected OrderGroupingComparator() {
super(OrderBean.class, true);
}
@SuppressWarnings("rawtypes")
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
OrderBean aBean = (OrderBean) a;
OrderBean bBean = (OrderBean) b;
int result;
if (aBean.getOrder_id() > bBean.getOrder_id()) {
result = 1;
} else if (aBean.getOrder_id() < bBean.getOrder_id()) {
result = -1;
} else {
result = 0;
}
return result;
}
}编写好自定义的排序类之后，需要在job中指定好自定义的分组类：job.setGroupingComparatorClass(OrderGroupCompartor.class);
这样，我们就可以使用辅助排序了。
好了，到此 Hadoop 中的排序你清楚了吗？
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