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keypublic 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
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