Python开发MapReduce系列（二）Python实现MapReduce分桶

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首先，先引出两点来展开下面的话题。

(1)map阶段的排序是在hash之后，写入磁盘之前进行。排序的两个关键字是partition（分区编号）和key。

(2)map结束后，并不是马上写到磁盘的，而是有个环形缓冲区，数据写到缓冲区中，默认溢出率是80%(这个值可以通过属性设置 io.sort.mb)，每达到溢出条件就溢出生成一个小文件，直到全部数据写完，最后把所有的小文件合并成一个大文件，并写到磁盘中。这样做的目的是减少磁盘寻道时间，让每个map只输出一个文件，并为这个文件提供索引文件，记录下每个reduce对应数据的偏移量.(其实就是为map与reduce之间的分发建立映射关系)

 

1、默认情况介绍

    在hadoop streaming的默认情况下，是以” ”作为分隔符的。对于标准输入来说，以每行读取到的数据的第一个” ”为分界线， 在其之前的部分为key，在其之后的为value。如果一个 " " 字符没有，则整行都被当做是key处理。

 

2、MapReduce shuffler过程中的sort和partition阶段

    mapper阶段除了用户代码，最重要的是shuffle 过程，这个过程是MapReduce耗时和消耗资源的主要地方，因为其涉及到磁盘的写入等操作。这里先不谈优化方面的处理，只研究shuffle 过程中的sort和partition两个过程。为什么只研究这两个过程，因为，sort和partition是MapReduce的核心思想，整个过程就是在不断的重复 排列和分割 的操作。

    从第1点可以知道，MapReduce的key默认是以 分割得到的，我们能不能根据自己的需要来获取到特定形式的key？实现类似分桶、根据指定列的排序之类的自由排序呢？答案是可以的。我们可以通过以下的参数来实现：

 

3、相关的参数介绍

3.1map阶段

-jobconf mapred.reduce.tasks=2【此属性针对下面的例子都有效】
 
     map.output.key.field.separator：指定map输出<key,value>对之后，其中key内部的分割符。
     num.key.fields.for.partition：指定分桶时，按照分隔符切割后，用于分桶key所占的列数。
     -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner：前两个参数，要配合这个partitioner，没有的话会报错
例如：map.output.key.field.separator=,      
     num.key.fields.for.partition=2      
     -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner                   
一行数据：1 , 2 , 3 , 4 , 5（在这里1 2 之间的逗号是key内部的分隔符，并且1,2格式key的数据分为到同一桶）
 
     stream.map.output.field.separator： map中的key与value的分隔符
     stream.num.map.output.key.fields：指定map输出按照分隔符切割后，key所占有的列数，之前的是key，之后的是value 
例如：map.output.key.field.separator=,      
     num.key.fields.for.partition=2      
     -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner      
     stream.map.output.field.separator=:             
     stream.num.map.output.key.fields=3
     输入：1 , 2 , 3 , 4 , 5  
          1 , 2 , 2 , 4 , 5
          1 , 3 , 4 , 4 , 5
          1 , 3 , 3 , 4 , 5
 
    输出part-00000：1 , 2 , 2 : 4 , 5  
                   1 , 2 , 3 : 4 , 5
 
    输出part-00000：1 , 3 , 3 : 4 , 5
                   1 , 3 , 4 : 4 , 5
    1 , 2 是分桶值，1 , 2 , 3是key， 4 , 5是value。在这里1 2 之间的逗号是key内部的分隔符，1 , 2格式key的数据分为到同一桶

3.2 reduce阶段

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

run.sh脚本（作为一个会偷懒的程序猿，能偷懒就偷懒，写个脚本省掉每次写入一大串指令的烦恼）

 

HADOOP_CMD="/home/hadoop/hadoop/bin/hadoop"
STREAM_JAR_PATH="/home/hadoop/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar"
INPUT_PATH_A="/a.txt"
INPUT_PATH_B="/b.txt"
OUTPUT_PATH="/output"
$HADOOP_CMD fs -rmr  $OUTPUT_PATH    #mapreduce在运行时，文件系统不能存在output目录（目录名字随意）

$HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH 
    -input $INPUT_FILE_PATH_A,$INPUT_FILE_PATH_B
    -output $OUTPUT_SORT_PATH 
    -mapper "python map.py" 
    -reducer "python red.py" 
    -file ./map.py 
    -file ./red.py 
    -jobconf mapred.reduce.tasks=2 
    -jobconf map.output.key.field.separator=, 
    -jobconf num.key.fields.for.partition=2     
    -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 
    -jobconf stream.map.output.field.separator=: 
    -jobconf stream.num.map.output.key.fields=3

a.txt内容

1,2,3:hadoop
1,2,1:hadoop
1,2,5:hadoop
1,3,4:hadoop
1,2,9:hadoop
1,2,11:hadoop
1,2,7:hadoop
1,3,15:hadoop
1,3,14:hadoop
1,2,19:hadoop

 

b.txt内容

1,2,0:java
1,2,2:java
1,2,8:java
1,3,4:java
1,2,2:java
1,2,14:java
1,2,12:java
1,3,1:java
1,3,5:java
1,2,3:java

4、结果输出

【part-00000】输出内容如下：

1,2,0:java
1,2,1:hadoop
1,2,2:java
1,2,2:java
1,2,3:hadoop
1,2,3:java
1,2,5:hadoop
1,2,7:hadoop
1,2,8:java
1,2,9:hadoop
1,2,11:hadoop
1,2,14:java
1,2,19:hadoop

【part-00001】输出内容如下：

1,3,1:java
1,3,4:hadoop
1,3,4:java
1,3,5:java
1,3,14:hadoop
1,3,15:hadoop

5、结果分析

由结果可以看出:

(1)以前2列为分桶标志，因为part-00000，part-00001分别以1,2和1,3开头。

(2)以前3列为key，并且第3列为分桶之后排序的key。

(3)key内部之间是以 , 分隔。

(4)key与value之间是以 : 分隔。

 

参考：

(1)《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》