Hadoop对文本文件的快速全局排序实现方法及分析
作者：Y.Cloud
一、背景
Hadoop中实现了用于全局排序的InputSampler类和TotalOrderPartitioner类，调用示例是org.apache.hadoop.examples.Sort。
但是当我们以Text文件作为输入时，结果并非按Text中的string列排序，而且输出结果是SequenceFile。
原因：
1） hadoop在处理Text文件时，key是行号LongWritable类型，InputSampler抽样的是key，TotalOrderPartitioner也是用key去查找分区。这样，抽样得到的partition文件是对行号的抽样，结果自然是根据行号来排序。
2）大数据量时，InputSampler抽样速度会非常慢。比如，RandomSampler需要遍历所有数据，IntervalSampler需要遍历文件数与splits数一样。SplitSampler效率比较高，但它只抽取每个文件前面的记录，不适合应用于文件内有序的情况。
二、功能
1. 实现了一种局部抽样方法PartialSampler，适用于输入数据各文件是独立同分布的情况
2. 使RandomSampler、IntervalSampler、SplitSampler支持对文本的抽样
3. 实现了针对Text文件string列的TotalOrderPartitioner
三、实现
1. PartialSampler
PartialSampler从第一份输入数据中随机抽取第一列文本数据。PartialSampler有两个属性：freq（采样频率），numSamples（采样总数）。
public K[] getSample(InputFormat<K,V> inf, JobConf job) throws IOException {
InputSplit[] splits = inf.getSplits(job, job.getNumMapTasks());
ArrayList<K> samples = new ArrayList<K>(numSamples);
Random r = new Random();
long seed = r.nextLong();
r.setSeed(seed);
LOG.debug("seed: " + seed);
// 对splits【0】抽样
for (int i = 0; i < 1; i++) {
System.out.println("PartialSampler will getSample splits["+i+"]");
RecordReader<K,V> reader = inf.getRecordReader(splits[i], job,
Reporter.NULL);
K key = reader.createKey();
V value = reader.createValue();
while (reader.next(key, value)) {
if (r.nextDouble() <= freq) {
if (samples.size() < numSamples) {
// 选择value中的第一列抽样
Text value0 = new Text(value.toString().split("\t")[0]);
samples.add((K) value0);
} else {
// When exceeding the maximum number of samples, replace a
// random element with this one, then adjust the frequency
// to reflect the possibility of existing elements being
// pushed out
int ind = r.nextInt(numSamples);
if (ind != numSamples) {
Text value0 = new Text(value.toString().split("\t")[0]);
samples.set(ind, (K) value0);
}
freq *= (numSamples - 1) / (double) numSamples;
}
key = reader.createKey();
}
}
reader.close();
}
return (K[])samples.toArray();
}
首先通过InputFormat的getSplits方法得到所有的输入分区；
然后扫描第一个分区中的记录进行采样。
记录采样的具体过程如下：
从指定分区中取出一条记录，判断得到的随机浮点数是否小于等于采样频率freq
如果大于则放弃这条记录；
如果小于，则判断当前的采样数是否小于最大采样数，
如果小于则这条记录被选中，被放进采样集合中；
否则从【0，numSamples】中选择一个随机数，如果这个随机数不等于最大采样数numSamples，则用这条记录替换掉采样集合随机数对应位置的记录，同时采样频率freq减小变为freq*(numSamples-1)/numSamples。
然后依次遍历分区中的其它记录。
note：
1）PartialSampler只适用于输入数据各文件是独立同分布的情况。
2）自带的三种Sampler通过修改samples.add(key)为samples.add((K) value0); 也可以实现对第一列的抽样。
2. TotalOrderPartitioner
TotalOrderPartitioner主要改进了两点：
1）读partition时指定keyClass为Text.class
因为partition文件中的key类型为Text
在configure函数中，修改：
//Class<K> keyClass = (Class<K>)job.getMapOutputKeyClass(); Class<K> keyClass = (Class<K>)Text.class;
2）查找分区时，改用value查
public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
Text value0 = new Text(value.toString().split("\t")[0]);
return partitions.findPartition((K) value0);
}
3. Sort
1）设置InputFormat、OutputFormat、OutputKeyClass、OutputValueClass、MapOutputKeyClass
2）初始化InputSampler对象，抽样
3）partitionFile通过CacheFile传给TotalOrderPartitioner，执行MapReduce任务
Class<? extends InputFormat> inputFormatClass = TextInputFormat.class;
Class<? extends OutputFormat> outputFormatClass = TextOutputFormat.class;
Class<? extends WritableComparable> outputKeyClass = Text.class;
Class<? extends Writable> outputValueClass = Text.class;
jobConf.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
// Set user-supplied (possibly default) job configs
jobConf.setNumReduceTasks(num_reduces);
jobConf.setInputFormat(inputFormatClass);
jobConf.setOutputFormat(outputFormatClass);
jobConf.setOutputKeyClass(outputKeyClass);
jobConf.setOutputValueClass(outputValueClass);
if (sampler != null) {
System.out.println("Sampling input to effect total-order sort...");
jobConf.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
Path inputDir = FileInputFormat.getInputPaths(jobConf)[0];
inputDir = inputDir.makeQualified(inputDir.getFileSystem(jobConf));
//Path partitionFile = new Path(inputDir, "_sortPartitioning");
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(jobConf, partitionFile);
InputSampler.<K,V>writePartitionFile(jobConf, sampler);
URI partitionUri = new URI(partitionFile.toString() + "#" + "_sortPartitioning");
DistributedCache.addCacheFile(partitionUri, jobConf);
DistributedCache.createSymlink(jobConf);
}
FileSystem hdfs = FileSystem.get(jobConf);
hdfs.delete(outputpath);
hdfs.close();
System.out.println("Running on " +
cluster.getTaskTrackers() +
" nodes to sort from " +
FileInputFormat.getInputPaths(jobConf)[0] + " into " +
FileOutputFormat.getOutputPath(jobConf) +
" with " + num_reduces + " reduces.");
Date startTime = new Date();
System.out.println("Job started: " + startTime);
jobResult = JobClient.runJob(jobConf);
四、执行
usage：
hadoop jar yitengfei.jar com.yitengfei.Sort [-m <maps>] [-r <reduces>]
[-splitRandom <double pcnt> <numSamples> <maxsplits> | // Sample from random splits at random (general)
-splitSample <numSamples> <maxsplits> | // Sample from first records in splits (random data)
-splitInterval <double pcnt> <maxsplits>] // Sample from splits at intervals (sorted data)
-splitPartial <double pcnt> <numSamples> <maxsplits> | // Sample from partial splits at random (general) ]
<input> <output> <partitionfile>
Example:
hadoop jar yitengfei.jar com.yitengfei.Sort -r 10 -splitPartial 0.1 10000 10 /user/rp-rd/yitengfei/sample/input /user/rp-rd/yitengfei/sample/output /user/rp-rd/yitengfei/sample/partition
五、性能
200G输入数据，15亿条url，1000个分区，排序时间只用了6分钟
总结
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