我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序，这里说的有序是指Key全局有序。但是我们知道，MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的，但是不保证全局有序。基于此，本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序。

1 生成测试数据

在介绍如何实现之前，我们先来生成一些测试数据，实现如下：

#!/bin/sh for i in {1..100000};do
        echo $RANDOMdone;

将上面的代码保存到 iteblog.sh 的文件里面，然后运行

$ sh iteblog.sh > data1
$ sh iteblog.sh > data2
$ hadoop fs -put data1 /user/iteblog/input
$ hadoop fs -put data2 /user/iteblog/input

$RANDOM 变量是Shell内置的，使用它能够生成五位内的随机正整数。上面我们一共运行了两次，这样我们就有两份随机数文件data1和data2；最后我们把生成的随机数文件上传到HDFS上。现在我们可以来写程序对这两个文件里面的数据进行排序了。

2 使用一个Reduce进行排序

前面我们说了，MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的，但是不保证全局有序。如果我们将所有的数据全部发送到一个Reduce，那么不就可以实现结果全局有序吗？这种方法实现很简单，如下：

package com.iteblog.mapreduce.sort; 
import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.Tool;import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; 
import java.io.IOException; 
public class TotalSortV1 extends Configured implements Tool {    static class SimpleMapper extends
            Mapper {        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value,
                           Context context) throws IOException, InterruptedException {
            IntWritable intWritable = new IntWritable(Integer.parseInt(value.toString()));
            context.write(intWritable, intWritable);
        }
    } 
    static class SimpleReducer extends
            Reducer {        @Override
        protected void reduce(IntWritable key, Iterable values,
                              Context context) throws IOException, InterruptedException {            for (IntWritable value : values)
                context.write(value, NullWritable.get());
        }
    } 
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {        if (args.length != 2) {
            System.err.println(" ");
            System.exit(127);
        }
 
        Job job = Job.getInstance(getConf());
        job.setJarByClass(TotalSortV1.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
 
        job.setMapperClass(SimpleMapper.class);
        job.setReducerClass(SimpleReducer.class);
        job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        job.setNumReduceTasks(1);
        job.setJobName("TotalSort");        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    } 
    public static void main(String[] args) throws Exception {        int exitCode = ToolRunner.run(new TotalSort(), args);
        System.exit(exitCode);
    }
}

上面程序的实现很简单，我们直接使用TextInputFormat类来读取上面生成的随机数文件（data1和data2）。因为文件里面的数据是正整数，所以我们在 SimpleMapper 类里面直接将value转换成int类型，然后赋值给IntWritable。等数据到 SimpleReducer 的时候，同一个Reduce里面的Key已经全部有序；因为我们设置了一个Reduce作业，这样的话，我们就实现了数据全局有序。运行如下：

[iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop jar total-sort-0.1.jar com.iteblog.mapreduce.sort.TotalSortV1 /user/iteblog/input /user/iteblog/output
 
[iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -ls /user/iteblog/output
Found 2 items
-rw-r--r--   3 iteblog supergroup          0 2017-05-09 11:41 /user/iteblog/output/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 iteblog supergroup    1131757 2017-05-09 11:41 /user/iteblog/output/part-r-00000
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output/part-r-00000 | head -n 10
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
 
[iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output/part-r-00000 | tail -n 1032766327663276632766327673276732767327673276732767

从上面的测试结果也可以看出，我们只生成了一个数据文件，而且这个文件里面的数据已经全局有序了。

3 自定义分区函数实现全局有序

上面实现数据全局有序有个很大的局限性：所有的数据都发送到一个Reduce进行排序，这样不能充分利用集群的计算资源，而且在数据量很大的情况下，很有可能会出现OOM问题。我们分析一下，MapReduce默认的分区函数是HashPartitioner，其实现的原理是计算map输出key的hashCode，然后对Reduce个数求模，这样只要求模结果一样的Key都会发送到同一个Reduce。如果我们能够实现一个分区函数，使得

所有 Key
所有 10000
其余的Key都发送到Reduce 2；

这就实现了Reduce 0的数据一定全部小于Reduce 1，且Reduce 1的数据全部小于Reduce 2，再加上同一个Reduce里面的数据局部有序，这样就实现了数据的全局有序。实现如下：

package com.iteblog.mapreduce.sort; 
import com.iteblog.mapreduce.secondSort.IntPair;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.Tool;import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; 
import java.io.IOException; 
public class TotalSortV2 extends Configured implements Tool {    static class SimpleMapper extends Mapper {        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value,
                           Context context) throws IOException, InterruptedException {
            IntWritable intWritable = new IntWritable(Integer.parseInt(value.toString()));
            context.write(intWritable, intWritable);
        }
    } 
    static class SimpleReducer extends Reducer {        @Override
        protected void reduce(IntWritable key, Iterable values,
                              Context context) throws IOException, InterruptedException {            for (IntWritable value : values)
                context.write(value, NullWritable.get());
        }
    } 
    public static class IteblogPartitioner extends Partitioner {        @Override
        public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int numPartitions) {            int keyInt = Integer.parseInt(key.toString());            if (keyInt  ");
            System.exit(127);
        }
 
        Job job = Job.getInstance(getConf());
        job.setJarByClass(TotalSortV2.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
 
        job.setMapperClass(SimpleMapper.class);
        job.setReducerClass(SimpleReducer.class);
        job.setPartitionerClass(IteblogPartitioner.class);
        job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        job.setNumReduceTasks(3);
        job.setJobName("dw_subject");        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    } 
    public static void main(String[] args) throws Exception {        int exitCode = ToolRunner.run(new TotalSortV2(), args);
        System.exit(exitCode);
    }
}
第二版的排序实现除了自定义的 IteblogPartitioner，其余的和第一种实现一样。现在我们来运行一下：

[iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop jar total-sort-0.1.jar com.iteblog.mapreduce.sort.TotalSortV2 /user/iteblog/input /user/iteblog/output1
 
[iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -ls /user/iteblog/output1
Found 4 items
-rw-r--r--   3 iteblog supergroup          0 2017-05-09 13:53 /user/iteblog/output1/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 iteblog supergroup     299845 2017-05-09 13:53 /user/iteblog/output1/part-r-00000-rw-r--r--   3 iteblog supergroup     365190 2017-05-09 13:53 /user/iteblog/output1/part-r-00001-rw-r--r--   3 iteblog supergroup     466722 2017-05-09 13:53 /user/iteblog/output1/part-r-00002
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output1/part-r-00000 | head -n 100000111111
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output1/part-r-00000 | tail -n 109998999899989999999999999999999999999999
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output1/part-r-00001 | head -n 1010000100001000010000100001000010001100011000110001
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output1/part-r-00001 | tail -n 1019997199971999819998199981999819999199991999919999
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output1/part-r-00002 | head -n 1020000200002000020000200002000020001200012000120001
 [iteblog@www.iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop fs -cat /user/iteblog/output1/part-r-00002 | tail -n 1032766327663276632766327673276732767327673276732767

我们已经看到了这个程序生成了三个文件（因为我们设置了Reduce个数为3），而且每个文件都是局部有序；所有小于10000的数据都在part-r-00000里面，所有小于20000的数据都在part-r-00001里面，所有大于20000的数据都在part-r-00002里面。part-r-00000、part-r-00001和part-r-00002三个文件实现了全局有序。

作者：CoXie的大数据世界
链接：https://www.jianshu.com/p/74acebd55970

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三种方法实现Hadoop(MapReduce)全局排序(1)

1 生成测试数据

2 使用一个Reduce进行排序

3 自定义分区函数实现全局有序

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