目錄　　　　　　

一、關於Reducer全排序

　　1.1、　　什麽叫全排序

　　1.2、　　分區的標準是什麽

二、全排序的三種方式

　　2.1、　　一個Reducer

　　2.2、　　自定義分區函數

　　2.3、　　采樣

　　一、關於Reducer全排序　　

1.1、什麽叫全排序？

在所有的分區（Reducer）中，KEY都是有序的：

• 正確舉例：如Reducer分區1中的KEY是1、3、4，分區2中的key是5、8、9
• 錯誤舉例：如Reducer分區1中的KEY是1、3、4，分區2中的key是2、7、9

1.2、數據分區的標準是什麽？

默認的分區方式是根據mapper後的key的hash值，除以Reducer的分區數量，取其余數判定；例：

• 某key的hash值是999，此時有3個分區（Reducer），則999 % 3 = 0；則該key和其對應value會分在第一個區（同理，當余數為1，2時會分在對應的另外兩個區）。

註意：若key的類型是Text類（或IntWritable等）的，則計算的是Text類型的key的hash值，而非通過Text獲取到的String（或int等）類型的hash值。

也可自定義分區的判定方式，見下2.2、自定義分區函數

　　二、全排序的三種方式　　

• 一個Reduce
• 自定義分區函數
• 采樣

2.1、一個Reduce

只有一個Reduce分區，自然是全排序效果

2.2、自定義分區函數

1. 創建一個繼承Partitioner的類，如：Partition
2. 重寫其”getPartition“方法，作為判斷分區的依據
3. 在main的job中將其加入：job.setPartitionerClass(Partition.class);

以隨機分區為例，偽代碼如下：

 1 public class Partition extends Partitioner <Text,IntWritable>{
 2 
 3     @Override
 4     public int getPartition(Text text, IntWritable intWritable, int
 
 numPartitions) {
 5         Random r = new Random();
 6         //根據分區的數量（numPartitions），獲取一個隨機值返回，返回的值作為Key判斷分區的依據
 7         int i = r.nextInt(numPartitions);
 8         return i;
 9     }
10 }
11 
12 public class RandomAPP {
13     public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
14         ......
15 
16         //放判斷放入分區的方式(隨機放入)
17         job.setPartitionerClass(Partition.class);
18         
19         ......
20 
21         //等待執行MapperReducer
22         job.waitForCompletion(true)；
23     }
24 }

2.3、采樣：TotalOrderPartition

• RandomSampler：隨機采樣 ，性能差，適合亂序數據
• IntervalSampler：間隔采樣 ，性能較好，適合有序數據
• SplitSampler：切片采樣 ，性能較好，適合有序數據

以隨機采樣為例，偽代碼如下：

註:以下需要放在App中設置配置文件的後面

 1         //在App中指定分區函數類
 2         job.setPartitionerClass(TotalOrderPartition.class);
 3 
 4         //設置文件的寫入路徑
 5         TotalOrderPartition.setPartitionFile(job.getConfiguration(),new Path("E:/par.dat"));
 6 
 7         /**
 8          * 初始化采樣器
 9          * RandomSampler    采用隨機采樣的方式
10          * freq             每個Key被選中的概率     freq x key > 分區數
11          * numSamples       需要的樣本數           numSamples  > 分區數
12          * maxSplitsSampled 文件最大切片數         maxSplitsSampled > 當前切片數
13          */
14         InputSampler.RandomSampler = new InputSampler.RandomSampler(freq, numsamples,maxsplitsSampled );
15 
16         //寫入采樣數據
17         InputSampler.writePartitionFile(job,sampler);

　　　　Over　　　　

hadoop —— Reducer全排序