hadoop streaming字段排序介绍

我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话，map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序

map、reduce：默认的分隔符是\t（读入数据）

得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果

假设我们的有这么一列数据：USER IP DIR

我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir，那我们应该怎么办呢？

这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去重

1.默认情况

在hadoop streaming的默认情况下，是以”\t”作为分隔符的。对于标准输入来说，每行的第一个”\t” 以前的部分为key，其他部分为对应的value。如果一个”\t”字符没有，则整行都被当做key。这个

2.map阶段的sort与partition

map阶段很重要的阶段包括sort与partition。排序是按照key来进行的。咱们之前讲了默认的key是由”\t”分隔得到的。我们能不能自己控制相关的sort与partition呢？答案是可以的。

先看以下几个参数：

map.output.key.field.separator： map中key内部的分隔符

num.key.fields.for.partition：分桶时，key按前面指定的分隔符分隔之后，用于分桶的key占的列数。通俗地讲，就是partition时候按照key中的前几列进行划分，相同的key会被打到同一个reduce里。

-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 前两个参数，要配合partitioner选项使用！

stream.map.output.field.separator： map中的key与value分隔符

stream.num.map.output.key.fields： map中分隔符的位置

stream.reduce.output.field.separator： reduce中key与value的分隔符

stream.num.reduce.output.key.fields： reduce中分隔符的位置

3.分桶测试实例

准备数据：

$ cat tmp

1,2,1,1,1

1,2,2,1,1

1,3,1,1,1

1,3,2,1,1

1,3,3,1,1

1,2,3,1,1

1,3,1,1,1

1,3,2,1,1

1,3,3,1,1

上传到hdfs中。

cat mapper.sh

#!/bin/bash

cat

$ cat reducer.sh

#!/bin/bash

sort

#!/bin/bash

streaming=/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.5.0-cdh5.2.0.jar

output=/tmp/wanglei/part_out

if hadoop fs -test -d $output

then

hadoop fs -rm -r $output

hadoop jar $streaming \

-D map.output.key.field.separator=, \

-D num.key.fields.for.partition=2 \

-D stream.reduce.output.field.separator=, \

-D stream.num.reduce.output.key.fields=4 \

-D mapred.reduce.tasks=2 \

-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \

-input /tmp/wanglei/partition \

-output $output \

-mapper "sh mapper.sh" \

-reducer "sh reducer.sh" \

-file mapper.sh \

-file reducer.sh

代码最后的运行结果：

$ hadoop fs -cat /tmp/wanglei/part_out/part-00000

1,3,1,1 1

1,3,2,1 1

1,3,3,1 1

$ hadoop fs -cat /tmp/wanglei/part_out/part-00001

1,2,1,1 1

1,2,2,1 1

1,2,3,1 1

稍微解释一下输出：

1.map阶段，key是按逗号分隔的，partition的阶段取前两个字段，所以前两个字段相同的key都被打到同一个reduce里。这一点从reduce的两个文件结果中就能看出来。

2.reduce阶段通过stream.reduce.output.field.separator指定分隔符为”,”，通过stream.num.reduce.output.key.fields指定前4个字段为key，所以才会有最终的结果。

需要注意的几个小点：

1.之前写的代码，当分发的文件有多个的时候，可以用-files指定。但是加了上面的参数以后，再用-files会报错。具体原因未知。

2.-file 参数必须写在最后面。如果写在-input前面，代码也会报错。具体原因暂时也未知。

3.-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner参数必须指定，否则代码没法输出预期结果。

4.map阶段输出测试实例

stream.map.output.field.separator与stream.num.map.output.key.fields与上面partition一组参数指定map输出格式是一致的。不一样的地方在stream这组参数是真正用于map端的输出，而partition那组参数是用于分桶！

看下测试代码就清楚了：

#!/bin/bash

streaming=/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.5.0-cdh5.2.0.jar

output=/tmp/wanglei/part_out_map

if hadoop fs -test -d $output

then

hadoop fs -rm -r $output

hadoop jar $streaming \

-D stream.map.output.field.separator=, \

-D stream.num.map.output.key.fields=2 \

-input /tmp/wanglei/partition \

-output $output \

-mapper "sh mapper.sh" \

-file mapper.sh

$ hadoop fs -cat /tmp/wanglei/part_out_map/*

1,2 3,1,1

1,2 2,1,1

1,2 1,1,1

1,3 3,1,1

1,3 2,1,1

1,3 1,1,1

1,3 3,1,1

1,3 2,1,1

1,3 1,1,1

将reducer部分去掉，只输出mapper的结果。可以看出：

1.mapper阶段输出的k,v以”\t”分隔（框架默认)

2.mapper阶段以”,”分隔，key占了两个字段。

3.mapper阶段按key排序，所以1,2开头的数据在前，1,3开头的数据在后！

巴特西

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