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这篇CFSDN的博客文章shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
源码中有这样一段代码 。
1. map端排序获取的比较器 。
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public
rawcomparator getoutputkeycomparator() {
// 获取mapreduce.job.output.key.comparator.class,必须是rawcomparator类型,如果没设置,是null
class
<?
extends
rawcomparator> theclass = getclass(
jobcontext.key_comparator,
null
, rawcomparator.
class
);
// 如果用户自定义了这个参数,那么实例化用户自定义的比较器
if
(theclass !=
null
)
return
reflectionutils.newinstance(theclass,
this
);
// 默认情况,用户是没用自定义这个参数
// 判断map输出的key,是否是writablecomparable的子类
// 如果是,调用当前类的内部的comparator!
return
writablecomparator.get(getmapoutputkeyclass().assubclass(writablecomparable.
class
),
this
);
}
|
总结: 如何对感兴趣的数据进行排序?
① 数据必须作为key 。
② 排序是框架自动排序,我们提供基于key的比较器,也就是comparator,必须是rawcomparator类型 。
a) 自定义类,实现rawcomparator,重写compare() 。
指定mapreduce.job.output.key.comparator.class为自定义的比较器类型 。
b)key实现writablecomparable(推荐) 。
③ 实质都是调用相关的comparato()方法,进行比较 。
2. reduce端进行分组的比较器 。
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rawcomparator comparator = job.getoutputvaluegroupingcomparator();
// 获取mapreduce.job.output.group.comparator.class,必须是rawcomparator类型
// 如果没用设置,直接获取maptask排序使用的比较器
// 也是比较key
public
rawcomparator getoutputvaluegroupingcomparator() {
class
<?
extends
rawcomparator> theclass = getclass(
jobcontext.group_comparator_class,
null
, rawcomparator.
class
);
if
(theclass ==
null
) {
return
getoutputkeycomparator();
}
// 如果设置了,就使用设置的比较器
return
reflectionutils.newinstance(theclass,
this
);
}
|
总结 。
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接 。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43193797/article/details/86019761 。
最后此篇关于shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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