mapreduce实现对key的排序

最近在学习MapReduce编程遇到很多用MR实现按某一列值排序，或二次排序的类似问题，于是试着用MR实现各种排序问题，最终有点小总结：无需在key对象之外写任何排序函数，MR会完成按key值排序，具体详解如下：

　　在这之前要先说一下WritableComparable接口。Writable接口大家可能都知道，它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。那WritableComparable接口是可序列化并且可比较的接口。MapReduce中所有的key值类型都必须实现这个接口，既然是可序列化的那就必须得实现readFiels（）和write（）这两个序列化和反序列化函数，既然也是可比较的那就必须得实现compareTo（）函数，该函数即是比较和排序规则的实现。这样MR中的key值就既能可序列化又是可比较的。下面几符图是API中对WritableComparable接口的解释及其方法，还有一个实现了该接口的对象的列子：

图一 WritableComparable 接口解释

图二 WritableComparable 接口方法

图三自定义对象实现WritableComparable 接口例子

　　从图三可以看到自定义的对象实现WritableComparable接口除了实现readFields和write方法之外，还必须得实现compareTo()方法，这也是key值排序的关键，实现了改方法key值之间是可比较可排序的，所以也不用另外写排序函数了。Hadoop提供的数据类型如Text，IntWritable，LongWritable，DoubleWritable和FloatWritable等也都实现了WritableComparable接口。所以我们最开始写wordcount等例子，我们使用Longritable，Text等类型做key值并没有去实现compareTo函数，最后结果也是排序好的，就是因为Hadoop提供的数据类型已经实现了WC接口，已经实现了compareTo函数了。如果你有特殊要求，Text，IntWritable这些类型不能满足你对key值的要求，需要自己新建一个数据对象作为自己的key值类型，那就像上图图三那样重写一个类实现WritableComparable接口，同时实现compareTo函数，函数内部实现你自己的排序规则，最后reduce的数据就会按key值排序了。

所以总结上面，hadoop会调用key值类型的compareTo函数按照该函数的要求对key值进行排序。所以你想对哪些列排序就要把哪些列并入到key值对象中，像二次排序那样，要对两列进行排序，两列值都要并入key中，则key成为包含两个属性的复合key，Hadoop 提供的key值可用的类型不能满足要求，那就重写一个对象实现WritableComparable接口（类图三），该对象包含连个属性，并实现compareTo函数，最后会根据key值对两列数据排序，从而实现二次排序。

下面是我自己写的一个

package sina.dip.logfilter.mr;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

public class ComplexKey implements WritableComparable<ComplexKey> {

	private Text name;

	private Text value;

	private Text minf;

	public ComplexKey() {
		this.name = new Text();

		this.value = new Text();

		this.minf = new Text();
	}

	public ComplexKey(String name, String value, String minf) {
		this.name = new Text(name);

		this.value = new Text(value);

		this.minf = new Text(minf);
	}

	public Text getName() {
		return name;
	}

	public void setName(Text name) {
		this.name = name;
	}

	public Text getValue() {
		return value;
	}

	public void setValue(Text value) {
		this.value = value;
	}

	public Text getMinf() {
		return minf;
	}

	public void setMinf(Text minf) {
		this.minf = minf;
	}

	@Override
	public int compareTo(ComplexKey c) {
		int compare = 0;

		compare = name.compareTo(c.name);
		if (compare != 0) {
			return compare;
		}

		compare = value.compareTo(c.value);
		if (compare != 0) {
			return compare;
		}

		compare = minf.compareTo(c.minf);
		if (compare != 0) {
			return compare;
		}

		return 0;
	}

	@Override
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		name.readFields(in);

		value.readFields(in);

		minf.readFields(in);
	}

	@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		name.write(out);

		value.write(out);

		minf.write(out);
	}

}

mapreduce实现对key的排序

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