MapReduce二次排序(secondary sort)实战

接触过mapreduce的同学都知道，为了将key值相同的record放在一起，分配给指定reducer，shuffle阶段会按照key值排序。

然而在某些情况下，我们需要同时对value排序，A同学立马提出了如下解决方案：reduce的时候，将同一个key的所有value都存在一个list中，最后再进行排序，这个方案在数据量小时没有问题，可是reducer的内存是有限的，当数据规模很大时，某个key可能会有几万个，几百万个value，上述方案在内存和性能上都是个灾难。

接着B同学灵机一动，既然map阶段按照key值排序，那么就把key和value一起作为新的key，使map输出<key_value, 1>，这样不就得到排序的结果了？但是B同学显然忘了shuffle好的数据是按照整个key来partition到各个reducer的，连接后的新key无法保证原key所有数据分发到同一个reducer上。

这时我们便需要mapreduce的二次排序机制了，二次排序机制其实和B同学的方案思路是相同的，只是在其之上增加了将key按照field进行partition的机制，指定分隔符，以及分隔之后按照第几个field做partition，这样就解决了原key不能partition到同一个reducer的问题。

举个简单的例子，我们要对如下的数据按照key聚合并排序：

a 1b 3b 1a 3a 2b 2

我们期望得到的结果如下：

a 1a 2a 3b 1b 2b 3

下面是使用python实现的hadoop streaming程序：

mapper：

import sysfor line in sys.stdin:  key,val = line.strip().split(' ')  print key + '|' + val + '\t' + '1'

reducer：

import sysfor line in sys.stdin:  key,val = line.strip().split('\t')  k1, v1 = key.split('|')  print k1 + '\t' + v1

启动程序：

hadoop streaming \  -D mapred.job.name="secondary_sort_demo" \  -D stream.map.output.field.separator='\t'  \  -D stream.num.map.output.key.fields=2 \  -D map.output.key.field.separator='|' \  -D num.key.fields.for.partition=1  \  -partitioner 'org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner'  \  -input ${input}                      \  -output ${output}                    \  -file ${mapper}                  \  -file ${reducer}                   \  -mapper ${mapper}                    \  -reducer ${reducer}         

可以发现，二次排序体现在作业提交的参数中，partitioner指定key值的分隔方法，这个设置配合map.output.key.field.separator和num.key.fields.for.partition一起使用，这里org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner按照map.output.key.field.separator的值分隔整个key，对分割后的结果按照num.key.fields.for.partition指定的index的field进行partition，在本例中，mapper中把原key和value使用'|'连接为新key，使用'1'作为占位value，shuffle根据新key进行排序，partition根据设置按照原key进行，于是便得到了我们期望的结果。

本文用一个简单的例子讲述了mapreduce的二次排序使用方法，二次排序在mapreduce中有着各种各样的用途，例如多份数据做join等等，留给大家思考。